前    言

R语言是一种完全开源的程序设计语言，可以免费使用。它具有丰富的生态系统（Comprehensive R Archive Network，CRAN），提供超过15 000个免费套件（Package），广泛应用于统计分析、数据挖掘、机器学习、生物信息学、金融分析以及社会科学研究等多个领域。随着R语言的流行和普及，许多学者和专家将其作为研究与开发的主要工具，因此学习R语言是明智的选择。

本书主要内容如下：

第1章  R简介，主要介绍R软件的基本功能以及主要对象类型，如向量、数组、矩阵、数据框、因子、列表和对象转换。

第2章  读写数据，主要介绍R语言中常用的数据读取与写入方法，涵盖文本文件、Excel表格、数据库等多种数据源的操作技巧。

第3章  从流程控制到函数，主要介绍R语言编程的基础结构，包括流程控制语句和函数的定义与使用。通过学习本章内容，读者将能够编写结构清晰、高效可维护的代码，提升代码的复用性与执行效率。

第4章  绘图功能及基本统计，主要介绍R语言中的绘图功能，包括高级绘图函数、低级绘图函数及交互式绘图函数的使用，并讲解图形参数设置方法。同时，简要介绍基础统计知识，为后续统计建模打下基础。

第5章  数据分析和常用包，主要介绍R语言在数据分析领域的常见应用场景，并讲解机器学习、数据挖掘和文本挖掘中常用的扩展包及其基本用法。

第6章  监督式学习，本章系统讲解监督学习的主要算法，包括决策树、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）以及集成学习方法，帮助读者掌握预测建模的核心技术。

第7章  非监督式学习，主要介绍非监督式学习的基本原理与应用，重点讲解聚类分析方法，包括层次聚类、K均值聚类、模糊C均值聚类及其评价指标，适用于无标签数据的自动分类任务。

第8章  演化式学习，主要介绍基于自然启发机制的优化算法，主要包括遗传算法（GA）和人工蜂群算法（ABC），并探讨其在优化问题中的应用。

第9章  混合式学习，主要介绍多种智能算法的融合策略，包括人工蜂群算法与决策树的结合、遗传算法与人工神经网络的结合，以提升模型性能与泛化能力。

第10章  关联性规则，主要讲解关联规则的基本概念与生成方法，重点介绍如何从大量数据中发现变量之间的潜在关联关系，并应用于推荐系统等领域。

第11章  文本挖掘，主要介绍文本挖掘的基本流程，包括中文分词、词频统计与词云生成等内容，帮助读者掌握从非结构化文本中提取信息的方法。

第12章  推荐系统，通过Jester5k与MovieLens等经典数据集，演示推荐系统的实现过程，涵盖协同过滤、内容推荐等主流方法。

第13章  可视化数据分析，主要介绍数据可视化工具的使用方法，帮助读者通过图表形式直观展示数据特征与分析结果，提高数据洞察力。

第14章  探索性数据分析，通过实际案例引导读者完成完整的探索性数据分析流程。

第15章  深度学习，主要介绍深度学习的核心算法，包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN），并提供R语言环境下的实现示例。

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如果读者在学习过程中有任何问题，请通过电子邮件联系booksaga@126.com，邮件主题为“R语言数据分析从入门到实践”。

笔者是福州大学先进制造学院教授，本书是笔者多年教学经验的结晶，适合有意向学习数据分析的读者阅读。书中的范例代码可供读者进行练习。本书特别适合想学R语言和数据分析的初学者，同时也可作为希望自我进修的入门参考书。尽管笔者在撰写本书时力求完美，但仍可能存在疏漏之处，欢迎各位读者批评与指正。

本书的出版，感谢李开晖教授、王量弘教授及出版社编辑的鼎力协助，同时感谢福州大学先进制造学院领导的支持，最后也感谢家人的全力支持与协助。

李仁钟

2025年4月