R 语言在数据挖掘工具设计中的运用分析

宋晶晶

(长治学院,山西 长治 046011)

0 引言

本文基于R 语言这一数据挖掘工具的研究背景,包括R 语言的数据总结和总结算法,对相关的数据准确整理、统计、分析的作用及R 语言作为数据挖掘工具发挥的相关作用进行研究。R 语言对建模数据的要求包括在建模过程或挖掘过程中进行相关的数据处理。与此同时,对所分布的数据进行分析,并对建模过程中的相关事件进行分析,数据挖掘工具的相关应用,包括在后文中所要介绍的设计方面,这些内容都会在建模的基础上来进行。

1 R 语言的数据挖掘工具背景及意义

1.1 R 语言的相关意义与分析

R 语言现已成为数据的通用语言,它适用于数据整理。R 语言的数据挖掘工具也提供了许多数据统计分析的制图方法,不仅满足了人们对数据各式各样的要求,还创造出了一条纽带来构建数据和数据之间的联系。用户可以通过下载的程序,或者加载更多的软件包来满足在其他方面的需求。此外,R 语言还有许多比较完善的相关扩展作用。在R 语言总结方面的电子商务网站中,用户完成数据下载后,对于当前数据没有透彻的了解,不能进行下一步的挖掘工作,但是R 语言可以向用户提供一系列的统计方法,以图表的方式来反映数据的信息。这样既可以帮助用户对数据有一个非常直观的了解,也能够为客户提供处理的思路。用户还可以通过此软件分析其他方面的数据问题,这些都是R 语言的有用之处[1]。

1.2 R 语言的数据直观分布与分析

在直观分布中,用户可以借助R 语言以图形的方式向客户展示更多的数据,有利于客户更好地理解相关数据。这种方法不仅可以使用户清楚加载数据中存在的错误,也可以辅助其更好地改正错误,指导用户选择不同的方式进行变换变量,并且也选择自己感兴趣的数据内容进行分析。R 语言还提供了许多用于图形方式呈现的数据选项。在某些方面,R 语言是最有能力将数据变为可视化的语言之一,它能够使用不同的图形进行变换,激发用户的兴趣,使呈现在顾客眼前的数据形式多种多样。在直观分布象中,用户可以选择感兴趣的特定变量和不同的分布图对数据进行多元化分析。

2 运用R 语言整理数据

在数据提取过程中,用户会花费更多的时间进行数据匹配。为了提高数据的有效性,本设计提出改进数据提取方式以实现目标,清除并且处理丢失的数据。数据分类组件能够提供合适的方法来帮助用户。数据错误、部分数据丢失、异常数据值等这些都是用户下载数据的过程中常遇到的问题。数据的整理在整个R 语言挖掘技术中有着非常重要的地位,是数据挖掘不可或缺的一步。

2.1 数据的缩放

对用户而言,不同的模型对数据有不同的要求,用户可以根据已建立的模型选择相应的数据缩放方法来实现对数据的处理。数据缩放主要是根据用户本身对数据的相关要求进行缩放,它的可变性强,可以根据用户的要求改变。

2.2 数据的插补

数据插补就是填补数据空白或缺少值。数据丢失有各种原因,例如,数据在传输的过程中会出现丢失的情况,这种情况会使数据之间的连接不连贯。因此就需要通过数据的插补进行修复,这样可以引用用户的数据,使用户掌握相应的插补方式,保证数据的价值,使那些没有足够价值的数据被代替或被删除。用户也可以对没有价值的数据进行删除、自我排查。

2.3 数据的转换

数据转换是按数据类别、指令和类型进行的。层次结构允许将连续的数值变量明确转换为特定值。数据的转换对于数据的处理有着非常重要的作用,它不仅可以通过转换的方式使数据变得更加完善,这对于数据的转换起着很重要的作用。

3 有关R 语言数据挖掘工具设计的建模

在这个模型中,此技术为用户提供群体分类、关联分析、决策树和景观模型,使用户能够快速找到合适的模型。在显示建模过程中优化默认设置的同时,用户可以修改参数以满足其需求,这就是建模的目的。

3.1 聚类的相关分析

聚类分析是最常用的数据提取方法之一。在没有数据错乱的情况下,聚类分析可以将数据汇总到不同的类别中,这是用户之间数据可比性的基础。这一类别的数据尽可能相似,根据实际情况,在扩展R 语言中选择相应的聚类计算方法。

3.2 关联的相关分析

关联的相关分析作为数据挖掘中非常重要的一项技术,用来发现这些数据或变量之间的相关性,包括对数据的关联进行相关分析,这些对后期处理数据有非常大的帮助。与此同时,这些相关性的表现为相关规则的一种结合方式。后关联分析的时间算法较多,这样可以根据R 语言的扩展进行相关算法的扩展,这对关联与算法之中的分析也有着非常重要的作用。因此,关联分析在建模中是一项非常重要的内容。

3.3 解决方案与随机森林

决策树是经典的数据挖掘和相关学习的一种算法。建模的过程存在许多决策树的算法。根据R 语言的不同性和相关性,用户可以进行许多种不同的算法。同时,用户也可以选择相应的扩展包进行相应的算法,包括函数等算法,可以使用决策树来进行计算,这样可以在建模过程中减少计算量[2]。另外一种就是随机森林,决策树虽然提供了非常简单的模型,但是这种模型较简单,不能过于具体。因此在许多情况下,设计要将这些简单的模型组合在一起,这就是随机森林。随机森林是许多决策树模型组成在一起的一个大模型,它的算法也很多,可以根据R 语言的扩展来实现。随机森林可以在函数中进行随机计算,它在许多方面发挥着巨大的作用。随机森林能够解决决策失误这种简单的问题,也可以实时解决一些大的问题。

3.4 对于建模的评价

对于此次建模的评价,在不同的模型中,要选择最合适的模型,必须要对所选的模型进行相关的评估与数据的计算,保证在建模的过程中可以更好地理解所建的模型,包括这个模型数据处理的能力也要在评估范围之内。模型的评价可以确定在模型创建时,比如,数据的标量是否出现错误,建模时模型的好坏,这都是对于建模的评价[3]。

4 结语

在建模过程中,用户不仅要进行关联的分析,还要进行相关R 语言的计算。以上是基于R 语言工具对这次数据加载模块的方式总结,这样可以更直观地了解R 语言在数据挖掘基础之中的相关应用。通过建模的方式,用户可以更好地理解相关应用的方式。由此看来,将R 语言挖掘工具技术用于数据研究未来会有更多的建模方式。这些建模方式会在以后的许多领域中得到应用,并且发挥重要作用。