r语言数据挖掘解析询问

如果一个样本与特征空间中k个最相似的样本中大多数属于默一类别，这个也属于这个类别

以下是一些常用的 R 语言数据挖掘解析包和函数：

dplyr包：用于进行数据清洗和整理，降低了数据清洗的难度和代码量；
ggplot2包：用于创建可视化图表，帮助我们更好地理解数据；
tidyr包：用于数据重塑，包括数据展开、聚合、分组、旋转等；
caret包：用于进行机器学习和数据挖掘，提供了常用的分类、回归和聚类算法等；
data.table包：用于进行数据快速处理和汇总，特别适合处理大型数据集；
RODBC包：用于连接和操作关系型数据库，可以对数据库进行查询和更新等操作；
cluster包：用于进行聚类分析，可用于将数据集分成不同的群组；
randomForest包：用于构建决策树和随机森林模型，常用于分类和回归分析；
caretEnsemble包：是 caret 包的一个扩展，包含了多个机器学习算法的集成模型。
这些包和函数可用于不同类型的数据分析和挖掘任务，例如分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。尤其是对于机器学习和深度学习任务，R 语言也有很多可用的包和工具，例如 keras 或 caret 包。