R語言常用包分類總結



常用包:

——數據處理:lubridata ,plyr ,reshape2,stringr,formatR,mcmc;

——機器學習:nnet,rpart,tree,party,lars,boost,e1071,BayesTree,gafit,arules;

——可視化包:ggplot2,lattice,googleVis;

——地圖包:ggmap,RgoogleMaps,rworldmap;


金融包:

——時間序列:zoo,xts,chorn,its,timeDate;

——金融分析:quantmod,RQuantLib,portfolio,PerformanceAnalytics,TTR,sde,YieldCurve;

——風險管理:parma,evd,evdbayes,evir,extRemes,ismev;


數據挖掘包

——聚類:

        ——基於划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara ;

        ——基於層次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 

        ——基於模型的方法: mclust 

        ——基於密度的方法: dbscan 

        ——基於畫圖的方法: plotcluster, plot.hclust 

        ——基於驗證的方法: cluster.stats

        ——文本挖掘:tm

——分類:

        ——策樹: rpart, ctree 

        ——隨機森林: cforest, randomForest 

        ——回歸, Logistic, Poisson,glm, predict, residuals 

        ——生存分析: survfit, survdiff, coxph

——統計
        ——常用的包: Base R, nlme

        ——方差分析: aov, anova

        ——密度分析: density

        ——假設檢驗: t.test, prop.test, anova, aov

        ——線性混合模型:lme

        ——主成分分析和因子分析:princomp

——優化

        ——最簡單的:stat包中的optimize, optim 函數

        ——非線性優化:BB包

        ——線性不等式約束的非線性優化:constrOptim,adaptive barrier 算法

        ——非線性box約束優化:nlminb

        ——帶約束的非線性優化:Rsolnp包中solnp函數,alabama包中的constrOptim.nl()函數

        ——線性規划:lpSolve 包 中的lp函數,linprog包中的 solveLP函數

——中文分詞包

      ——Rwordseq  中文分詞包




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