深度智能
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r语言的MASS包干什么的_怎么记住r语言这么多包？

如果你觉得太长不想看，那就记得 @Yan He 同学说的R里面有caret，python里面用sklearn

常用检验函数：

常用作图函数包：

ggplot2：万能

rattle：fancyRpartPlot函数，决策树画图函数

连续分类回归模型：

stats包 lm函数，实现多元线性回归；glm函数，实现广义线性回归；nls函数，实现非线性最小二乘回归；knn函数，k最近邻算法

rpart包 rpart函数，基于CART算法的分类回归树模型

randomForest包 randomForest函数，基于rpart算法的集成算法

e1071包 svm函数，支持向量机算法

kernlab包 ksvm函数，基于核函数的支持向量机

nnet包 nnet函数，单隐藏层的神经网络算法

neuralnet包 neuralnet函数，多隐藏层多节点的神经网络算法

RSNNS包 mlp函数，多层感知器神经网络；rbf函数，基于径向基函数的神经网络

离散分类回归模型：

stats包 glm函数，实现Logistic回归，选择logit连接函数

kknn包 kknn函数，加权的k最近邻算法

rpart包 rpart函数，基于CART算法的分类回归树模型

adabag包bagging函数，基于rpart算法的集成算法；boosting函数，基于rpart算法的集成算法

party包ctree函数，条件分类树算法

RWeka包OneR函数，一维的学习规则算法；JPip函数，多维的学习规则算法；J48函数，基于C4.5算法的决策树

C50包C5.0函数，基于C5.0算法的决策树

e1071包naiveBayes函数，贝叶斯分类器算法

klaR包NaiveBayes函数，贝叶斯分类器算分

MASS包lda函数，线性判别分析；qda函数，二次判别分析

聚类：Nbclust包Nbclust函数可以确定应该聚为几类

stats包kmeans函数，k均值聚类算法；hclust函数，层次聚类算法

cluster包pam函数，k中心点聚类算法

fpc包dbscan函数，密度聚类算法；kmeansruns函数，相比于kmeans函数更加稳定，而且还可以估计聚为几类；pamk函数，相比于pam函数，可以给出参考的聚类个数

mclust包Mclust函数，期望最大(EM)算法

关联规则：arules包apriori函数

Apriori关联规则算法

recommenderlab协调过滤

降维算法：

psych包prcomp函数、factanal函数

上面只是简单罗列了一些，更多：R开发：常用R语言包介绍

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