R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言，尤其在数据挖掘领域中应用广泛。本文档是关于使用R语言进行数据挖掘的常用方法和命令的参考资料手册。手册涵盖了关联规则与频繁项集、序列模式挖掘、分类与预测、回归分析等数据挖掘中的核心主题，并提供了R语言中实现这些功能的相关函数和包。
关联规则与频繁项集是数据挖掘中的重要概念，它们用于发现大量数据中的项目间有趣的关联关系或频繁出现的项目集合。本手册中提到了两种算法，APRIORI算法和ECLAT算法。
APRIORI算法是一种逐层、宽度优先的算法，它通过计算各个交易中出现的频次来发现频繁项集。在R语言中，可以通过apriori()函数实现关联规则的挖掘。ECLAT算法则通过利用等价类、深度优先搜索以及集合交叉来代替计数，快速挖掘频繁项集，相关的函数为eclat()。arules包是R中一个著名的包，用于挖掘频繁项集、最大频繁项集、闭频繁项集，并支持Apriori和Eclat算法。arulesViz包则用于可视化关联规则。
序列模式挖掘关注的是在数据序列中发现频繁出现的模式。cspade()函数使用cSPADE算法挖掘频繁序列模式。seqefsub()函数用于搜索频繁子序列。arulesSequences包是arules包的扩展，用于处理和挖掘频繁序列。TraMineR包提供了一组用于挖掘、描述和可视化状态或事件序列的工具。
在分类与预测方面，决策树是一种流行的机器学习方法，用于生成基于数据特征的决策规则。ctree()函数用于构建条件推断树，适用于多种类型响应变量的递归分割。rpart()函数则用于构建递归分区回归树，能够同时进行分类和预测。party包中的mob()函数实现基于模型的递归分区，每个叶子节点都带有与之关联的拟合模型。randomForest包提供了基于森林的分类和回归方法，能够进行随机森林和Bagging集成。cforest()函数来自party包，用于随机森林和Bagging集成。RandomForest包提供了基于随机输入树森林的分类和回归方法。
回归分析涉及对连续变量之间的关系建模，从而可以对依赖变量进行预测。lm()、glm()和nls()函数分别用于线性回归、广义线性回归和非线性回归。predict()函数用于根据模型进行预测，而residuals()函数则用于计算残差，即实际观测值与模型预测值之间的差异。
在实际应用中，数据挖掘通常需要处理大型数据集和复杂的模式，R语言提供的丰富函数和包使得在R环境中进行数据挖掘变得相对容易。本手册旨在提供一个快捷参考，让用户可以快速查找并使用这些功能强大的工具。对于R语言的初学者和数据科学家来说，这本手册是一个非常实用的参考资料。随着对数据挖掘需求的不断增长，掌握这些方法和命令将显得尤为重要。
为确保本手册的准确性和实用性，可以通过访问***了解最新版本，并获取更多关于R语言和数据挖掘应用的示例与案例研究。同时，手册中提及的电子邮件地址***表明可以通过联系作者Yanchang Zhao获得更多帮助或反馈。这些信息表明本手册的作者致力于持续更新和完善这份资料，以满足R语言用户在数据挖掘领域的学习和发展需求。
