R語(yǔ)言在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用及其算法分析

1、    r語(yǔ)言在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用及其算法分析    王星摘要；開(kāi)源中的r語(yǔ)言具有很好的擴(kuò)展性，它具有可視算法及多種數(shù)據(jù)分析。該文將通過(guò)對(duì)于r語(yǔ)言中的相關(guān)算法和技術(shù)進(jìn)行分析，分析一些實(shí)際應(yīng)用案例，探討一下r語(yǔ)言中在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵詞：r語(yǔ)言；數(shù)據(jù)挖掘；算法：tp311 ：a ：1009-3044（2017）07-0209-02現(xiàn)今很多企業(yè)都采用“用數(shù)據(jù)決策”，以及“用數(shù)據(jù)說(shuō)話”等方式對(duì)自身的企業(yè)進(jìn)行改革以及轉(zhuǎn)變發(fā)展方向。但是利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)隨機(jī)抽取、或是全樣抽取等數(shù)據(jù)收集方式，具有嚴(yán)重的實(shí)效差，已經(jīng)滿足不了人們對(duì)于信息需求的實(shí)時(shí)性，而且嚴(yán)重地影響了數(shù)據(jù)

2、的準(zhǔn)確度。如何在大量的數(shù)據(jù)中收集到準(zhǔn)確度度較高的信息，是一個(gè)企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)力的重要內(nèi)容。1在數(shù)據(jù)挖掘中的r語(yǔ)言技術(shù)1.1kmeans技術(shù)kmeans自定義算法編寫(xiě)流程可以看圖1，先是進(jìn)行繪制p.kmeans相關(guān)的函數(shù)，之后就是對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)中的樣本設(shè)置相應(yīng)的id號(hào)，其中mid是中心數(shù)據(jù)，c.core主要就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中分類。對(duì)于每個(gè)聚類的中心坐標(biāo)是用mid.core函數(shù)進(jìn)行位置計(jì)算的，通過(guò)對(duì)多個(gè)中心進(jìn)行計(jì)算，如果每次的計(jì)算結(jié)果都是相同的，那么就停止進(jìn)行函數(shù)循環(huán)計(jì)算。否則就要繼續(xù)進(jìn)行計(jì)算，指導(dǎo)每個(gè)中線點(diǎn)值都是相同的。1.2igraph技術(shù)igraph常用于電商平臺(tái)和社交網(wǎng)站等平臺(tái)，它主要是將每個(gè)站點(diǎn)

3、的圖片等相關(guān)信息進(jìn)行分析，然后獲得具有價(jià)值的數(shù)據(jù)決策。它是經(jīng)過(guò)對(duì)結(jié)點(diǎn)和線段進(jìn)行圖片構(gòu)建，然后給予兩者進(jìn)行賦值：比如對(duì)于線段的無(wú)方向權(quán)重，或是有向權(quán)重是多少。而且igraph自身就具備多種圖片建設(shè)策略。比如圖1中的“隨機(jī)算法”可以將隨意兩點(diǎn)進(jìn)行連線，構(gòu)成圖片，對(duì)于圖片的生成也可以利用數(shù)據(jù)中“最小生成樹(shù)算法”，這樣可以構(gòu)成最小連線權(quán)重。其中將兩個(gè)結(jié)點(diǎn)的連線穿透到第三個(gè)結(jié)點(diǎn)可以使用“穿插算法”，對(duì)于那種帶方向的圖片，想要對(duì)兩個(gè)結(jié)點(diǎn)進(jìn)行連通就需要m指向n的必要條件作為支持，對(duì)于無(wú)方向的圖片，只有m與n是相互指向的才能稱為是連通的。在對(duì)圖片進(jìn)行創(chuàng)建是經(jīng)常使用的就是“最短路徑算法”，如果圖片中出現(xiàn)負(fù)數(shù)的權(quán)

4、重值，那么就要使用bellman-ford這種算法，如果圖片中出現(xiàn)相同的權(quán)重值，或是值都是正數(shù)的話，就要用到dijkstra這個(gè)算法。對(duì)大量的圖片進(jìn)行連線和結(jié)點(diǎn)處理，然后通過(guò)處理就可以得到所有圖片包含的信息。比如，一些圖片相關(guān)的連線與結(jié)點(diǎn)數(shù)量、圖片中結(jié)點(diǎn)之間的距離、圖片對(duì)稱程度、圖片的每個(gè)結(jié)點(diǎn)是否是孤立的、每個(gè)圖片相關(guān)結(jié)點(diǎn)分布等信息，都可以成為根據(jù)圖片特征進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)的依據(jù)，比如對(duì)圖片中的結(jié)點(diǎn)密集度，以及方向分布特征進(jìn)行分析，找出圖片之間的關(guān)聯(lián)性等。1.3holt-winters技術(shù)holt-winters是一種基于時(shí)間序列指數(shù)，屬于數(shù)據(jù)挖掘中的平常算法，它是指在某個(gè)時(shí)間段形成的趨勢(shì)數(shù)據(jù)，比如

5、是數(shù)據(jù)的上升、保持以及下降等趨勢(shì)，通過(guò)這些數(shù)據(jù)我們可以分析一下未來(lái)數(shù)據(jù)的發(fā)展形勢(shì)。它的主要算法是通過(guò)一次和二次指數(shù)進(jìn)行平滑算法，然后與預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的走向。有關(guān)一次指數(shù)的平滑計(jì)算遞推關(guān)系為：mx=cbi+（1-c）mx-1，公式中的c表示的是平滑參數(shù)，而mx是表示x個(gè)數(shù)據(jù)中的平滑值，如果c的值接近1的話，那么計(jì)算出的數(shù)據(jù)結(jié)果就會(huì)越接近當(dāng)前值，通過(guò)兩次的指數(shù)確定，既可以對(duì)坐標(biāo)位置進(jìn)行記錄了，最后可以通過(guò)三次的指數(shù)累計(jì)對(duì)季節(jié)性數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行保存，如果將三次數(shù)據(jù)進(jìn)行相乘，這樣所得到的數(shù)據(jù)信息就更加準(zhǔn)確了。1.4weka技術(shù)在1992年的新西蘭關(guān)于一個(gè)機(jī)器人的項(xiàng)目中發(fā)展了weka技術(shù)，其中涉及很多機(jī)

6、器學(xué)習(xí)算法，還要很多圖片可視化環(huán)境編程，這為以后的編程人員學(xué)習(xí)提供了大量資源。首先，他可以通過(guò)知識(shí)流功能對(duì)相關(guān)多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，其中有數(shù)據(jù)的初始化和處理、數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)設(shè)置、數(shù)據(jù)的輸出和輸入、數(shù)據(jù)的回歸和分類、數(shù)據(jù)的可視化、以及數(shù)據(jù)的聚類和評(píng)估等操作，然后，就是實(shí)現(xiàn)用命令去執(zhí)行其他命令的功能。其中的數(shù)據(jù)初始化是對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析的，賦予數(shù)據(jù)統(tǒng)一化的格式。其中將會(huì)用到的數(shù)據(jù)有discretize（），normalize（），他們分別是對(duì)離散型和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行管理的。classifer是進(jìn)行數(shù)據(jù)分類的，它可以通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集、交叉校驗(yàn)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集等方式對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行建設(shè)，之后可以利用result lis

7、t所提供的可視化圖片檢查歷史的數(shù)據(jù)分類，然后就可以利用classifer輸出所要的分類結(jié)果，最后對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，這樣就可以看到錯(cuò)誤和正確的分類數(shù)據(jù)信息，該過(guò)程有運(yùn)用到幾個(gè)算法：決策樹(shù)算法j48（）、提取源數(shù)據(jù)樣本bagging（）、向量分類smoo、相鄰分類ibk（）。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類中相關(guān)的算法有：（1）cobweb（）；是構(gòu)建聚類的，它通過(guò)查找與這個(gè)聚類相適應(yīng)的數(shù)據(jù)，對(duì)大型的數(shù)據(jù)庫(kù)是不適用的。（2）xmeans（）：屬于k均值優(yōu)化法，它主要是完成自定義類別數(shù)。（3）simplekmeans、farthesteirst（）：屬于均值算法。（4）dbscan（）：主要是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中具有噪音的每種形

8、狀進(jìn)行聚類。在數(shù)據(jù)聯(lián)系中最主要的算法是aprioh（），它是對(duì)少量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。predict算法在評(píng)估和預(yù)測(cè)中是通過(guò)聚類和分類結(jié)果進(jìn)行新數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。table（）主要是對(duì)每?jī)蓚€(gè)對(duì)象實(shí)行比較，其中執(zhí)行評(píng)估和預(yù)估模型的算法是evaluate_weka_dassifler（）。2r語(yǔ)言在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用分析不管是在門(mén)戶網(wǎng)站、在線游戲網(wǎng)站、商務(wù)網(wǎng)站，還是社交網(wǎng)站，關(guān)于訪問(wèn)網(wǎng)站的人群、訪問(wèn)目的和時(shí)間、以及網(wǎng)站流量、跳出網(wǎng)站比例、網(wǎng)站投入產(chǎn)出比等都可以通過(guò)后期匯總進(jìn)行了解。這樣一來(lái)網(wǎng)站就可以為客戶進(jìn)行針對(duì)性的服務(wù)，同樣也可以幫助網(wǎng)站維護(hù)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。將搜集到的信息進(jìn)行再一次的詳細(xì)分類。這時(shí)就可以利用a

9、nalylics進(jìn)行專門(mén)的數(shù)據(jù)分析，他可以對(duì)流量的類型（免費(fèi)或付費(fèi)）和來(lái)源、推薦鏈接或是自主搜尋的流量等進(jìn)行詳細(xì)的報(bào)告，它還可以根據(jù)關(guān)鍵詞對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分類報(bào)告，而且對(duì)搜索的關(guān)鍵詞頻率有著非常清晰的認(rèn)識(shí)。對(duì)不同訪問(wèn)網(wǎng)站的用戶進(jìn)行詳細(xì)分類。其中包含新用戶的增加率，以及老用戶的回訪率。同時(shí)還可以進(jìn)行自動(dòng)創(chuàng)建用戶類別，不用通過(guò)用戶的學(xué)歷、行業(yè)、年齡性別等進(jìn)行分類。類別不同的比率對(duì)于開(kāi)拓新市場(chǎng)有著很大的影響。評(píng)估網(wǎng)站的有效流量。如果在不同的時(shí)間區(qū)間里訪問(wèn)量是相同的，就需要分析流量的有效性了。有效信息就是老用戶的回訪量，以及多個(gè)用戶的新訪問(wèn)量。通過(guò)這樣的分析將會(huì)對(duì)網(wǎng)站的宣傳決策具有很大的幫助。在r語(yǔ)言中

10、有一種對(duì)質(zhì)量圖進(jìn)行控制的方法，它被稱為p控制圖，該方法主要用于具有分類的數(shù)據(jù)分析，通過(guò)“yes/no”的方式進(jìn)行判斷，比如詢問(wèn)在某時(shí)間區(qū)問(wèn)是否有老用戶、流量是否是老用戶的回訪造成當(dāng)控制圖完成后，將其表現(xiàn)的狀態(tài)對(duì)以上這些類型進(jìn)行比率判斷是否正常，如果有異常出現(xiàn)就需要找出關(guān)鍵問(wèn)題。利用該方法時(shí)要有足夠多的數(shù)據(jù)作為支撐，關(guān)鍵問(wèn)題是對(duì)于每組提供的數(shù)據(jù)記性上、下限設(shè)置。其中p圖的控制公式為：分析用戶訪問(wèn)目的。對(duì)于單一的網(wǎng)站訪問(wèn)量來(lái)說(shuō)，沒(méi)有較大的參考價(jià)值，比如放量為1萬(wàn)次，既可以說(shuō)是咨詢量，也可以說(shuō)是購(gòu)買量，兩者的分析結(jié)果迥然不同。所以，也要對(duì)客戶的訪問(wèn)目的進(jìn)行分析，首先要對(duì)主要的訪問(wèn)信息進(jìn)行分析，然后就是對(duì)搜索的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)兩者進(jìn)行結(jié)合，最后進(jìn)行網(wǎng)站開(kāi)設(shè)新服務(wù)或是改版等情況進(jìn)行合理決策。對(duì)網(wǎng)站產(chǎn)出比實(shí)施分析。產(chǎn)出比就是流量成本和產(chǎn)生價(jià)值之間的比值，通過(guò)成本的控制，提高流量使用產(chǎn)生的最大價(jià)值。3結(jié)束語(yǔ)高效的數(shù)據(jù)采