《R语言数据挖掘(第2版)》R代码和案例数据.rar

《R语言数据挖掘(第2版)》是深入学习数据挖掘技术的重要参考资料，特别是对于使用R语言进行数据处理和分析的读者来说，这本书提供了丰富的实践案例和配套代码。本压缩包包含的文件主要与书中的实例相关，让我们逐一解析这些文件的内容和可能涉及的数据挖掘知识点。 1. **车险数据.accdb**: 这是一个Access数据库文件，通常包含结构化数据，如保险客户的个人信息、车辆信息、保单详情等。在数据挖掘中，我们可以利用这些数据进行客户分群、风险评估、保费定价等分析。 2. **省级行政区.dbf**: 这是基于DBF格式的地理信息系统(GIS)数据，包含了中国省级行政区域的信息。在数据分析中，这种数据常用于地理空间分析，比如人口分布、经济指标的空间统计等。 3. **L1_1.R**: 这是一个R语言脚本文件，很可能包含了书中第一章或第一部分的代码示例，可能涉及到数据导入、基础数据操作、可视化或简单的统计分析。 4. **车险数据.sav**: 这是SAS保存的文件格式，通常包含结构化的数值和变量信息。在R中，可以使用`foreign`包或`haven`包读取此类文件，进行进一步的数据挖掘任务，如预测模型构建。 5. **省级行政区.shp、省级行政区.shx**: 这两个文件是GIS数据的组成部分，`.shp`存储了地理特征的几何信息，`.shx`是索引文件，帮助快速定位数据。结合`.dbf`文件，可以进行复杂的空间分析。 6. **邮政编码数据.txt**: 这个文本文件可能包含了中国的邮政编码信息，可以用于地址解析、地理位置匹配或者地理编码过程，帮助理解用户或事件的地理分布。 7. **网页浏览数据.txt、模式识别数据.txt、红酒品质数据.txt**: 这些都是文本数据，可能分别代表网络行为记录、某种模式识别实验的数据集（如图像分类、语音识别）以及红酒品质的评分或特征数据。在R中，可以通过`read.table`或`read.csv`函数加载，进行时间序列分析、模式识别算法实现或机器学习模型的训练。 通过这些数据和代码，读者可以学习如何在R环境中进行数据预处理、探索性数据分析、建模和预测，以及如何结合GIS进行空间分析。同时，书中案例涵盖了数据挖掘的主要流程，包括数据获取、清洗、转换、建模和解释，有助于提升R语言在实际问题解决中的应用能力。对于想要深入理解R语言数据挖掘的读者来说，这是一个宝贵的资源库。