参考： 浅谈K-means聚类算法
【机器学习】K-means
R语言面向对象之R6 class
R6可变类：初始化 = ,复制$clone(),嵌套(deep = TRUE)
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提取码：rgo6书名：R的极客理想——高级开发篇
作者：张丹
豆瓣评分：6.8
出版社：机械工业出版社
出版年份：2015-7
内容简介：
【编辑推荐】
资深R语言用户多年实战经验的结晶，介绍R语言本身的核心技术以及R语言在不同领域的跨学科综合应用，借助每日中国天气的应用案例和游戏开发的案例，揭秘完整的R包开发流程，帮助读者创建自己的R包，打开R语言产品化的思路。
【内容简介】
R的极客理想”系列图书以作者多年开发经验为素材，系统地梳理了R语言的知识。在《R的极客理想——工具篇》中介绍了R语言的30多个工具包的使用方法，并以IT人的视角，告诉读者如何高效地使用第三方R包。
《R的极客理想——高级开发篇》则以R语言的高级编程为主，辅以跨界知识的综合运用。书中首先阐释如何用R语言实现数学、统计计算以及模型建立，应用包括协同过滤算法、基于矩阵的PageRank算法、遗传算法和金融交易策略模型等。详细介绍了R语言的环境空间、文件系统管理、S3、S4、RC和R6四种面向对象的程序设计。还介绍完整的R包开发流程，并提供每日中国天气的应用案例和游戏开发的案例，帮助读者创建自己的R包，打开R语言产品化的思路。
书中介绍了多个场景案例，不仅从学术的角度完成了模型设计，而且用计算机的方法把产品实现。通过案例的学习，可以让不同学科背景的R语言使用者，站在其他人的角度，找到新的思维方法。
《R的极客理想——量化投资篇》将介绍R语言在金融领域的应用，真正地让技术人员把自己的知识变成价值。
作者简介：
张丹，R语言资深用户，系统架构师，况客科技联合创始人(Qutke.com）。有10年IT程序开发和系统架构设计的经验，精通Java、R和Javascript三种编程语言，熟悉数据挖掘、统计和金融的多种算法。目前在互联网金融量化投资方向创业中，个人博客Alexa全球排名前10万。
数据框(data.frame)是R中最常处理的数据结构。
函数：data.frame(col1,col2,col3,....,row.name=NULL, check.rows = FALSE, check.names=TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())
其中的列向量col1, col2, col3,...可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型)，每一列的名称可由函数names指定；
row.name用于指定各行（样本）的名称，默认没有名称，使用从1开始自增的序列来标识每一行；
check.rows用于用来检查行的名称和数量是否一致，默认为FALSE；
check.names来检查变量（列）的名称是否唯一且符合语法，默认为TRUE；
stringsAsFactors用来描述是否将字符型向量自动转换为因子，默认转换，若不改变的话使用stringsAsFactors = FALSE来指定即可。
每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。
先构建向量，再组成数据框。
直接用data.frame函数构建数据框。
R语言的下标索引是从1开始的，且下标索引为负数的话表示删除某个元素。
[] 可进行索引，括号内对应的是[行下标, 列下标]。
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
[1] "four"
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
[1] "four"
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
[1] "one" "two" "three"
attach、detach和with()
函数attach()可将数据框添加到R的搜索路径中。
函数detach()将数据框从搜索路径中移除。
函数attach()和detach()最好在你分析一个单独的数据框，并且不太可能有多个同名对象时使用。
with()就是把所有操作都限制在数据框上。
The following objects are masked by .GlobalEnv:
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
[1] "n1" "n2" "n3" "n4" "n5" "n6" "n7" "n8"
[1] 8
[1] 3
[1] 8
[1] "name""values" "values2"
[1] "r1" "r2" "r3" "r4" "r5" "r6" "r7" "r8"
[1] 8 3
[1] "data.frame"
[1] "numeric"
[1] "character"
Length:8 Min. :1.00 Min. :1.00
Class :character 1st Qu.:2.75 1st Qu.:2.75
Mode :character Median :4.50 Median :4.50
Mean :4.50 Mean :4.50
3rd Qu.:6.25 3rd Qu.:6.25
Max. :8.00 Max. :8.00
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
