大数据基础--R语言(刘鹏《大数据》课后习题答案)

2019/12/01 01:03
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1.R语言是解释性语言还是编译性语言?

   解释性语言

2.简述R语言的基本功能。

   R语言是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统,主要包括以下功能:

    (1)数据存储和处理功能,丰富的数据读取与存储能力,丰富的数据处理功能。

    (2)数组运算工具

    (3)完整连贯的统计分析工具

    (4)优秀的统计制图功能

3.R语言通常用在哪些领域?

   人工智能、统计分析、应用数学、计量经济、金融分析、财经分析、生物信息学、数据可视化与数据挖掘等。

4.R语言常用的分类和预测算法有哪些?

   (1)K-近邻算法,如果一个样本与特征空间中的K个最相似(特征空间最近邻)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这一类别。

  (2)决策树,是一种依托于分类、训练上的预测树,根据已知预测、归类未来。

  (3)支持向量机,是一个二分类的办法,即将数据集中的数据分为两类。

5.简述如何利用R程序包进行数据分析、建模和数据预测。

   数据集加载->数据集中的数据分析->无效数据处理->预测模型的构建->模型的评价与选择->实际需求预测->完成对应用需求的实现预测

6.如何使用“聚类”和“分类”对数据样本进行分组。

   “聚类”和“分类”都可以从历史数据纪录中自动推导出给定数据的推广描述,从而能对未来数据进行预测。不同的是,“分类”算法需要用训练样本构造分类器,且样本数据集中的每个样本除了具有类别特征向量外,还需要类别标记。而“聚类”的样本没有标记,需要由聚类学习算法来自动确定。

7.SparkR DataFrame的作用有哪些?

   (1)它允许数据科学家分析大规模数据集,并通过R Shell交互的在SparkR上运行作业。

  (2)数据来源非常广泛,可处理多种类型数据。

  (3)高拓展性,可以轻易用于TB级数据的处理及水平服务器的拓展。

  (4)会查询优化器自动优化,可为计算加速制定智能的决策。

  (5)对RDD API的支持,可高效地进行分布式数据计算与分析,解决大规模数据集带来的挑战。

8.简述SparkR与机器学习的关系。

   SparkR提供了对机器学习的支持,可实现多种机器学习算法,例如广义线性模型、加速失效时间生存回归模型、朴素贝叶斯模型、K-means模型等。

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