R语言是一种广泛应用于数据挖掘的统计编程语言，提供了丰富的数据处理、分析和可视化工具。以下是使用R语言进行数据挖掘的基本步骤和常用包：
数据加载与预处理：
read.csv()、read.table()等函数加载数据。探索性数据分析（EDA）：
summary()函数进行统计描述。ggplot2包进行数据可视化，如直方图、散点图、箱线图等。模型构建与评估：
caret包进行模型训练和评估，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。结果可视化：
ggplot2包绘制模型结果图，如预测值与实际值的对比图。varImp()函数计算特征重要性并可视化。stats包（lm函数）、rpart包（rpart函数）、randomForest包（randomForest函数）。rpart包（rpart函数）、randomForest包（randomForest函数）、e1071包（svm函数）。Nbclust包（Nbclust函数）、stats包（kmeans函数）、cluster包（pam函数）。arules包（apriori函数）。R语言提供了丰富的数据挖掘工具和包，能够满足不同数据挖掘任务的需求。通过掌握这些工具和包的使用，可以有效地进行数据挖掘分析。
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