R语言复习题（二）
第4-6和第11章复习大纲
第1-3章复习题
第四章：
掌握以下图形函数：
（1）hist函数
cars数据集中speed的直方图：hist(carsspeed,breaks = 5,main = “主标题”,xlab=“横坐标标题”，ylab=“纵坐标标题”)
（2）boxplot函数
（3）barplot函数
（4）plot函数
绘制图形元素的基础函数：
（1）point函数：在画布中添加点
常用点符号参数如pch、col、font、lwd等
（2）title函数：用来向图形中添加标题元素
常用文本属性参数设置：cex、col、font
（3）lines函数：在画布中添加线
常用线条属性参数设置：lty、lwd
Lty: 线条样式，0表示不画线，1表示实线，2表示虚线，3表示点线
Lwd: 线条粗细，1（默认）表示正常宽度，小于1表示缩放，大于1表示放大
（4）text函数：用来向图形中的任意位置添加文本。
常用线条属性参数设置：lty、lwd
（5）legend函数（在画布中添加图例）及常用参数
（6）图形组合函数：par函数
第五章：
lattice图形系统：
（1）散点图函数：xyplot函数的使用
（2）添加条件变量，创建出各个水平下的面板。
（3）设置分组变量把不同水平的图形结果叠加到一起
ggplot2包绘图工具：
（1）ggplot函数的功能和使用格式。
（2）ggplot2包中的几何对象函数：geom_boxplot，geom_histogram，geom_point。
（3）分面函数的使用：facet_wrap函数或facet_grid函数对图形进行分面。
第六章
1、一个完整的数据分析的流程包含哪些步骤。
需求分析、数据获取、数据预处理、分析与建模、模型评价与优化、部署。
2、回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析以及发现变量之间的因果关系。在R中，用于拟合线性回归模型的函数是lm函数。
3、决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。常用决策树算法及其在R中的实现函数。
C4.5算法–ctree()函数、CART算法–tree()函数、C5.0算法–C5.0()函数
4、KNN算法即K最近邻分类算法。在R中，实现该算法的函数knn（）函数。
5、Predict函数是R中最常用的模型预测函数。
第11章：
Rattle是一个用于数据挖掘的R的图形交互界面，可用于快捷地处理常见的数据挖掘问题。从数据的整理到模型的评价，Rattle都给出了完整的解决方案。