Реклама на портале

Язык среда r статистическое программное обеспечение. Что такое R пакет: руководство по эксплуатации

Статистический анализ является неотъемлемой частью научного исследования. Качественная обработка данных повышает шансы опубликовать статью в солидном журнале, и вывести исследования на международный уровень. Существует много программ, способных обеспечить качественный анализ, однако большинство из них платные, и зачастую лицензия стоит от нескольких сотен долларов и выше. Но сегодня мы поговорим о статистической среде, за которую не надо платить, а ее надежность и популярность конкурируют с лучшими коммерческими стат. пакетами: мы познакомимся с R!

Что такое R?

Прежде чем дать четкое определение, следует отметить, что R - это нечто большее, чем просто программа: это и среда, и язык, и даже движение! Мы рассмотрим R с разных ракурсов.

R - это среда вычислений , разработанная учеными для обработки данных, математического моделирования и работы с графикой. R можно использовать как простой калькулятор, можно , можно проводить простые статистические анализы (например, ANOVA или регрессионный анализ) и более сложные длительные вычисления, проверять гипотезы, строить векторные графики и карты. Это далеко не полный перечень того, что можно делать в этой среде. Стоит отметить, что она распространяется бесплатно и может быть установлена как на Windows, так и на операционные системы класса UNIX (Linux и MacOS X). Другими словами, R - это свободный и кроссплатформенный продукт.

R - это язык программирования , благодаря чему можно писать собственные программы (скрипты ) при помощи , а также использовать и создавать специализированные расширения (пакеты ). Пакет - это набор , файлов со справочной информацией и примерами, собранных вместе в одном архиве. играют важную роль, так как они используются как дополнительные расширения на базе R. Каждый пакет, как правило, посвящен конкретной теме, например: пакет "ggplot2" используется для построения красивых векторных графиков определенного дизайна, а пакет "qtl" идеально подходит для генетического картирования. Таких пакетов в библиотеке R насчитывается на данный момент более 7000! Все они проверены на предмет ошибок и находятся в открытом доступе.


R - это сообщество/движение.
Так как R - это бесплатный продукт с открытым кодом, то его разработкой, тестированием и отладкой занимается не отдельная компания с нанятым персоналом, а сами пользователи. За два десятилетия из ядра разработчиков и энтузиастов сформировалось огромное сообщество. По последним данным, более 2 млн человек так или иначе помогали развивать и продвигать R на добровольной основе, начиная от переводов документации, создания обучающих курсов и заканчивая разработкой новых приложений для науки и промышленности. В интернете существует огромное количество форумов, на которых можно найти ответы на большинство вопросов, связанных с R.

Как выглядит среда R?

Существует много "оболочек" для R, внешний вид и функциональность которых могут сильно отличаться. Но мы коротко рассмотрим лишь три наиболее популярных варианта: Rgui, Rstudio и R, запущенный в терминале Linux/UNIX в виде командной строки.


Язык R в мире статистических программ

На данный момент насчитываются десятки качественных статистических пакетов, среди которых явными лидерами являются SPSS, SAS и MatLab. Однако, в 2013 году, несмотря на высокую конкуренцию, R стал самым используемым программным продуктом для статистического анализа в научных публикациях (http://r4stats.com/articles/popularity/). Кроме того, в последнее десятилетие R становится все более востребованным и в бизнес-секторе: такие компании-гиганты, как Google, Facebook, Ford и New York Times активно используют его для сбора, анализа и визуализации данных (http://www.revolutionanalytics.com/companies-using-r). Для того чтобы понять причины растущей популярности языка R, обратим внимание на его общие черты и отличия от других статистических продуктов.

В целом большинство статистических инструментов можно разделить на три типа:

  1. программы с графическим интерфейсом , основанные на принципе "кликни здесь, тут и получи готовый результат";
  1. статистические языки программирования , в работе с которыми необходимы базовые навыки программирования;
  1. "смешанный" , в которых есть и графический интерфейс (GUI ), и возможность создания скриптовых программ (например: SAS, STATA, Rcmdr).

Особенности программ с GUI

Программы с графическим интерфейсом имеют привычный для обычного пользователя вид и легки в освоении. Но для решения нетривиальных задач они не подходят, так как имеют ограниченный набор стат. методов и в них невозможно писать собственные алгоритмы. Смешанный тип сочетает в себе удобство GUI оболочки и мощь языков программирования. Однако, при детальном сравнении статистических возможностей с языками программирования SAS и STATA проигрывают и R, и MatLab (сравнение статистических методов R, MatLab, STATA, SAS, SPSS). К тому же за лицензию для этих программ придется выложить приличную сумму денег, а единственным бесплатной альтернативой является Rcmdr: оболочка для R с GUI (Rcommander).

Сравнение R с языками программирования MatLab, Python и Julia

Среди языков программирования, используемых в статистических расчетах, лидирующие позиции занимают R и Matlab. Они схожи между собой, как по внешнему виду, так и по функциональности; но имеют разные лобби пользователей, что и определяет их специфику. Исторически MatLab был ориентирован на прикладные науки инженерных специальностей, поэтому его сильными сторонами являются мат. моделирование и расчеты, к тому же он гораздо быстрее R! Но так как R разрабатывался как узкопрофильный язык для статистической обработки данных, то многие экспериментальные стат. методы появлялись и закреплялись именно в нем. Этот факт и нулевая стоимость сделали R идеальной площадкой для разработки и использования новых пакетов, применяемых в фундаментальных науках.

Другими "конкурирующими" языками являются Python и Julia. По моему мнению, Python, являясь универсальный языком программирования, больше подходит для обработки данных и сбора информации с применением веб-технологий, чем для статистического анализа и визуализации (основные отличия R от Python хорошо описаны ). А вот статистический язык Julia - довольно молодой и претенциозный проект. Основной особенностью этого языка является скорость вычислений, в некоторых тестах превышающая R в 100 раз! Пока Julia находится на ранней стадии развития и имеет мало дополнительных пакетов и последователей, но в отдаленный перспективе Julia - это, пожалуй, единственный потенциальный конкурент R.

Заключение

Таким образом, в настоящее время язык R является одним из ведущих статистических инструментов в мире. Он активно применяется в генетике, молекулярной биологии и биоинформатике, науках об окружающей среде (экология, метеорология) и сельскохозяйственных дисциплинах. Также R все больше используется в обработке медицинских данных, вытесняя с рынка такие коммерческие пакеты, как SAS и SPSS.

Достоинства среды R:

  • бесплатная и кроссплатформенная;
  • богатый арсенал стат. методов;
  • качественная векторная графика;
  • более 7000 проверенных пакетов;
  • гибкая в использовании:
    - позволяет создавать/редактировать скрипты и пакеты,
    - взаимодействует с другими языками, такими: C, Java и Python,
    - может работать с форматами данных для SAS, SPSS и STATA;
  • активное сообщество пользователей и разработчиков;
  • регулярные обновления, хорошая документация и тех. поддержка.

Недостатки:

  • небольшой объем информации на русском языке (хотя за последние пять лет появилось несколько обучающих курсов и интересных книг);
  • относительная сложность в использовании для пользователя, незнакомого с языками программирования. Частично это можно сгладить работая в GUI оболочке Rcmdr, о которой я писал выше, но для нестандартных решений все же необходимо использовать командную строку.

Список полезных источников

  1. Официальный сайт: http://www.r-project.org/
  2. Сайт для начинающих: http://www.statmethods.net/
  3. Один из лучших справочников: The R Book, 2nd Edition by Michael J. Crawley, 2012
  4. Список доступной литературы на русском + хороший блог

Любое решение R, работающий в Службы R Services (в базе данных) необходимо использовать пакеты, установленные в библиотеке R по умолчанию. Как правило R решения будет ссылаться на библиотеки пользователя, указав путь к файлу в код R, но это не рекомендуется для рабочей среды.

Таким образом, это задача, администратор базы данных или другого администратора на сервере, чтобы убедиться, что установлены все необходимые пакеты на SQL Server экземпляра. Если у вас права администратора на компьютере, на котором размещена SQL Server экземпляр, можно предоставлять данные администратора о том, как устанавливать пакеты R и предоставления доступа к безопасной пакета репозитория, где можно получить пакеты, необходимые пользователям. В этом разделе обеспечивает такую информацию.

При установке Службы R Services (в базе данных), по умолчанию R базового устанавливаются пакеты, такие как stats и utils , вместе с RevoScaleR пакет, который поддерживает подключения к SQL Server.

Если требуется дополнительный пакет из CRAN или другой репозиторий, необходимо загрузить пакет и установить его на рабочей станции.

Если необходимо запустить новый пакет в контексте сервера, администратор должен установить его на сервере.

Существует несколько источников R-пакетов, самые известные - CRAN и Bioconductor. Официальный сайт языка R (https://www.r-project.org/) перечислены многие из этих ресурсов. Кроме того, многие пакеты публикуются на портале GitHub, где можно получить исходный код. Однако вам также могут предоставить R-пакеты, разработанные в вашей организации.

Независимо от источника пакеты для установки должны быть предоставлены в виде ZIP-архива. Кроме того чтобы использовать пакет с Службы R Services (в базе данных), не забудьте получить ZIP-файл в двоичном формате Windows. (Некоторые пакеты могут не поддерживать этот формат). Дополнительные сведения о содержимом файловый формат zip, и как создать пакет R, мы рекомендуем этого учебника, который можно загрузить в формате PDF из узла проекта R: Freidrich Leisch: создание пакетов R .

Как правило пакеты R можно установить легко из командной строки без загрузки их заранее, если компьютер имеет доступ к Интернету. Обычно это не так с серверами, использующими SQL Server . Таким образом Чтобы установить пакет R на компьютер, выполняющий не имеют доступ к Интернету, необходимо загрузить пакет в правильном формате ZIP-заранее и скопируйте ZIP-файлы в папку, доступную на компьютере.

В следующих разделах описываются два способа установки пакетов в автономном режиме:

    Описывает, как использовать пакет R miniCRAN для создания автономного хранилища. Это, вероятно, наиболее эффективный метод, если требуется установить пакеты на несколько серверов и управление хранилище из одного места.

    Приводятся инструкции по установке пакетов в автономном режиме путем ручного копирования ZIP-файлов.

Чтобы установить новый R-пакет на компьютере, на котором выполняется SQL Server 2016, необходимо иметь права администратора на этом компьютере.

Если у вас нет этих прав, обратитесь к администратору и предоставьте ему сведения о нужном пакете.

Если вы устанавливаете новый пакет R на компьютере, который используется R рабочей станции и выполняется не в экземпляре SQL Server установлен, по-прежнему требуется права администратора на компьютере для установки пакета. После установки пакета его можно выполнять локально.

Место расположения библиотеки по умолчанию R для служб R

Если вы установили Службы R Services (в базе данных) экземпляра по умолчанию, библиотеки пакет R, используемые экземпляром находится в SQL Server папку экземпляра. Например:

  • Экземпляр по умолчанию MSSQLSERVER C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.MSSQLSERVER\R_SERVICES\library
  • Именованный экземпляр Мойименованныйэкземпляр C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.MyNamedInstance\R_SERVICES\library

Можно выполнить следующую инструкцию, чтобы проверить библиотеки по умолчанию для текущего экземпляра R.

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N "R" , @script = N "OutputDataSet <- data.frame(.libPaths());" WITH RESULT SETS (( VARCHAR (MAX ) NOT NULL )); GO

Дополнительные сведения см. в разделе .

SQL Server vNext предоставляет новые возможности для установки и управления пакетами R, которые предоставляют администратору базы данных и большую свободу по обработке и анализу данных и контролировать использование пакета и программы установки. Дополнительные сведения см. в разделе .

При использовании служб SQL Server 2106 R новые возможности пакета управления доступны не в данный момент. В то же время, что у вас есть эти параметры для определения, какие пакеты установлены на SQL Server компьютере, используйте один из следующих вариантов:

  • Просмотр библиотеки по умолчанию, при наличии разрешений на папку.
  • Выполнение команды из команды R для перечисления пакетов в расположение библиотеки R_SERVICES
  • На экземпляре, используйте хранимую процедуру как показано ниже:

    EXECUTE sp_execute_external_script @language =N "R" ,@script = N "str(OutputDataSet); packagematrix <- installed.packages(); NameOnly <- packagematrix[,1]; OutputDataSet <- as.data.frame(NameOnly);" ,@input_data_1 = N "SELECT 1 as col" WITH RESULT SETS ((PackageName nvarchar (250 )))

Давайте немного поговорим о языке программирования под названием R. В последнее время вы могли у нас в блогах прочитать статьи о и , тех сферах, где просто необходимо под рукой иметь мощный язык для работы со статистикой и графиками. И R как раз из таких. Новичку в мире программирования буде достаточно непросто в это поверить, но сегодня R уже популярнее SQL, он активно используется в коммерческих организациях, исследовательских и университетах.

Не вникая в правила, синтаксис и конкретные области применения, просто давайте рассмотрим основные книги и ресурсы, которые помогут вам с нуля изучить R.

Что такое язык R, зачем он вам нужен и как его можно использовать с умом, можно узнать из прекрасного Руслана Купцова, который он провёл чуть меньше года назад в рамках GeekWeek-2015.

Книги

Теперь, когда в голове есть определённый порядок, можно приступать к чтению литературы, благо её более чем достаточно. Начнём с отечественных авторов:


Интернет-ресурсы

Любой человек, желающий изучить какой-либо язык программирования обязательно должен посетить в поисках знаний два ресурса: официальный сайт его разработчиков и самое крупное онлайн сообщество. Что ж. не будем делать исключение и для R:

Но опять проникшись заботой к тем, кто английский язык выучить ещё не успел, а вот изучить R ну очень хочет, упомянем несколько российских ресурсов:

А пока довершим картину небольшим списком англоязычных, но от этого не менее познавательных сайтов:

CRAN - собственно, место где можно загрузить к себе на компьютер среду разработки R. Кроме того мануалы, примеры и прочее полезное чтиво;

Quick-R - коротко и понятно про статистику, методы её обработки и язык R;

Burns-Stat - про R и про предшественника его S с огромным количеством примеров;

R for Data Science - ещё одна книга от Гаррета Гроулмунда (Garrett Grolemund), переведённая в формат онлайн учебника;

Awesome R - подборка лучшего кода с официального сайта, размещённая на нашем любимом GitHub;

Mran - язык R от Microsoft;

Tutorial R - ещё один ресурс с упорядоченной информацией с официального сайта.

В августе 1993 г. двое молодых новозеландских ученых из университета Окленда анонсировали свою новую разработку, которую они назвали R. По замыслу создателей, Роберта Джентльмена (Robert Gentleman) и Росса Ихака (Ross Ihaka), она должна была стать новой реализацией языка S, отличающейся от S-PLUS некоторыми деталями, например, обращением с глобальными и локальными переменными, а также работой с памятью. Фактически, они создали не полный аналог S-PLUS, а новую «ветку» на «дереве S». Многие вещи, которые отличают R от S-PLUS, связаны с влиянием языка Scheme (функциональный язык программирования, один из наиболее популярных диалектов языка Lisp).

На середину 2016 года R догнал SAS и SPSS (которые являются платными) и вошел в тройку самых распространенных систем для обработки статистической информации. Также следует отметить, что R входит в 10 языков программирования общего назначения.

Возможности

В среде R реализованы многие статистические методы: линейные и нелинейным модели , проверка статистических гипотез , анализ временных рядов , классификация , кластеризация , графическая визуализация . Язык R позволяет определять собственные функции. Многие функции R написаны на самом R. Для вычислительно сложных задач имеется возможность реализации функций на C, C++ и Fortran. Продвинутые пользователи могут непосредственно обращаться с объектами R из кода на языке C. R является более строгим объектно-ориентированным языком, чем большинство языков, предназначенных для статистических вычислений. Графические функции позволяют создавать графики хорошего полиграфического качества, с возможностью включения математических символов. Имеется собственный LaTeX -подобный формат документации.

Хотя R чаще всего применяется для статистических вычислений, он также может использоваться в качестве средства матричных вычислений. Как и MATLAB , R трактует результат любой операции с числами как вектор единичной длины. Скаляров в R, вообще говоря, нет.

Скрипты

Просто открыть сессию R и вводить в окно программы команды, одну за другой - это лишь один из возможных способов работы. Гораздо более продуктивный метод, который является заодно и серьёзнейшим преимуществом R - это создание скриптов (программ), которые потом загружаются в R и интерпретируются им. С самого начала работы следует создавать скрипты, даже для таких задач, которые кажутся пустяковыми - в будущем это значительно сэкономит время. Создание скриптов по любому поводу и даже без особого повода - одна из основ культуры работы в R.

Пакеты

Ещё одно важное преимущество R - наличие для него многочисленных расширений или пакетов. Несколько базовых пакетов присутствуют сразу после установки R на компьютер, без них система просто не работает (скажем, пакет, который так и называется base, или пакет grDevices, который управляет выводом графиков), а также «рекомендованные» пакеты (пакет для специализированного кластерного анализа cluster, пакет для анализа нелинейных моделей nlme и другие). Кроме того, можно поставить любой из почти восьми тысяч (на середину 2016 года) доступных на CRAN пакетов. При наличии доступа в Интернет это можно сделать прямо из R командой install.packages()

Ссылки

  • CRAN (Comprehensive R Archive Network) - центральная система хранения и распространения R и его пакетов.

На написание данной статьи меня сподвиг следующий топик: В поисках идеального поста, или загадки хабра . Дело в том, что после ознакомления с языком R я крайне искоса смотрю на любые попытки, что-то посчитать в экселе. Но надо признать, что и с R я познакомился лишь неделю назад.

Цель: Собрать средствами языка R данные с любимого HabraHabr"а и провести, собственно то, для чего и был создан язык R, а именно: статистический анализ.

Итак, прочтя этот топик вы узнаете:

  • Как можно использовать R для извлечения данных из Web ресурсов
  • Как преобразовывать данные для последующего анализа
  • Какие ресурсы крайне рекомендуются к прочтению всем желающим познакомиться с R поближе

Ожидается, что читатель достаточно самостоятелен, чтобы самому ознакомиться с основными конструкциями языка. Для этого как никак лучше подойдут ссылки в конце статьи.

Подготовка

Нам понадобятся следующие ресурсы:

После установки вы должны увидеть что-то типа этого:

В правой нижней панели на вкладке Packages вы можете найти список установленных пакетов. Нам понадобится дополнительно установить следующие:

  • Rcurl - для работы с сетью. Все кто работал с CURL сразу поймет все открывающиеся возможности.
  • XML - пакет для работы с DOM деревом XML документа. Нам понадобится функционал нахождения элементов по xpath
Жмите «Install Packages», выбирайте нужные, а затем выделите их галочкой, чтобы они загрузились в текущее окружение.

Получаем данные

Чтобы получить DOM объект документа полученного из интернета достаточно выполнить следующие строчки:
url<-"http://habrahabr.ru/feed/posts/habred/page10/" cookie<-"Мои сверхсекретные печеньки" html<-getURL(url, cookie=cookie) doc<-htmlParse(html)
Обратите внимание на передаваемые cookie. Если вы захотите повторить эксперемент, то вам надо будет подставить свои cookie, которые получает ваш браузер после авторизации на сайте. Далее нам надо получить интересующие нас данные, а именно:
  • Когда запись была опубликована
  • Сколько было просмотров
  • Сколько человек занесло запись в избранные
  • Сколько было нажатий на +1 и -1 (суммарно)
  • Сколько было +1 нажатий
  • Сколько -1
  • Текущий рейтинг
  • Количество комментариев
Не в даваясь особо в подробности приведу сразу код:
published<-xpathSApply(doc, "//div[@class="published"]", xmlValue) pageviews<-xpathSApply(doc, "//div[@class="pageviews"]", xmlValue) favs<-xpathSApply(doc, "//div[@class="favs_count"]", xmlValue) scoredetailes<-xpathSApply(doc, "//span[@class="score"]", xmlGetAttr, "title") scores<-xpathSApply(doc, "//span[@class="score"]", xmlValue) comments<-xpathSApply(doc, "//span[@class="all"]", xmlValue) hrefs<-xpathSApply(doc, "//a[@class="post_title"]", xmlGetAttr, "href")
Здесь мы использовали поиск элементов и атрибутов с помощью xpath.
Далее крайне рекомендуется сформировать из полученных данных data.frame - это аналог таблиц базы данных. Можно будет делать запросы разного уровня сложности. Иногда диву даешься, как элегантно можно сделать в R ту или иную вещь.
posts<-data.frame(hrefs, published, scoredetailes, scores, pageviews, favs, comments)
После формирования data.frame необходимо будет подправить полученные данные: преобразовать строчки в числа, получить реальную дату в нормальном формате и т.д. Делаем это таким образом:

Posts$comments<-as.numeric(as.character(posts$comments)) posts$scores<-as.numeric(as.character(posts$scores)) posts$favs<-as.numeric(as.character(posts$favs)) posts$pageviews<-as.numeric(as.character(posts$pageviews)) posts$published<-sub(" декабря в ","/12/2012 ",as.character(posts$published)) posts$published<-sub(" ноября в ","/11/2012 ",posts$published) posts$published<-sub(" октября в ","/10/2012 ",posts$published) posts$published<-sub(" сентября в ","/09/2012 ",posts$published) posts$published<-sub("^ ","",posts$published) posts$publishedDate<-as.Date(posts$published, format="%d/%m/%Y %H:%M")

Так же полезно добавить дополнительные поля, которые вычисляются из уже полученных:
scoressplitted<-sapply(strsplit(as.character(posts$scoredetailes), "\\D+", perl=TRUE),unlist) if(class(scoressplitted)=="matrix" && dim(scoressplitted)==4) { scoressplitted<-t(scoressplitted) posts$actions<-as.numeric(as.character(scoressplitted[,1])) posts$plusactions<-as.numeric(as.character(scoressplitted[,2])) posts$minusactions<-as.numeric(as.character(scoressplitted[,3])) } posts$weekDay<-format(posts$publishedDate, "%A")
Здесь мы всем известные сообщения вида «Всего 35: 29 и ↓6» преобразовали в массив данных по тому, сколько вообще было произведено действий, сколько было плюсов и сколько было минусов.

На этом, можно сказать, что все данные получены и преобразованы к готовому для анализа формату. Код выше я оформил в виде функции готовой к использованию. В конце статьи вы сможете найти ссылку на исходник.

Но внимательный читатель уже заметил, что таким образом, мы получили данные лишь для одной страницы, чтобы получить для целого ряда. Чтобы получить данные для целого списка страниц была написана следующая функция:

GetPostsForPages<-function(pages, cookie, sleep=0) { urls<-paste("http://habrahabr.ru/feed/posts/habred/page", pages, "/", sep="") ret<-data.frame() for(url in urls) { ret<-rbind(ret, getPosts(url, cookie)) Sys.sleep(sleep) } return(ret) }
Здесь мы используем системную функцию Sys.sleep, чтобы не устроить случайно хабраэффект самом хабру:)
Данную функцию предлагается использовать следующим образом:
posts<-getPostsForPages(10:100, cookie,5)
Таким образом мы скачиваем все страницы с 10 по 100 с паузой в 5 секунд. Страницы до 10 нам не интересны, так как оценки там еще не видны. После нескольких минут ожидания все наши данные находятся в переменной posts. Рекомендую их тут же сохранить, чтобы каждый раз не беспокоить хабр! Делается это таким образом:
write.csv(posts, file="posts.csv")
А считываем следующим образом:
posts<-read.csv("posts.csv")

Ура! Мы научились получать статистические данные с хабра и сохранять их локально для следующего анализа!

Анализ данных

Этот раздел я оставлю недосказанным. Предлагаю читателю самому поиграться с данными и получить свои долеко идущие выводы. К примеру, попробуйте проанализировать зависимость настроения плюсующих и минусующих в зависимости от дня недели. Приведу лишь 2 интересных вывода, которые я сделал.
Пользователи хабра значительно охотнее плюсуют, чем минусуют.
Это видно по следующему графику. Заметьте, на сколько «облако» минусов равномернее и шире, чем разброс плюсов. Корреляция плюсов от количества просмотров значительно сильнее, чем для минусов. Другими словами: плюсуем не думая, а минусуем за дело!
(Прошу прощения за надписи на графиках: пока не разобрался, как выводить их правильно на русском языке)

Действительно есть несколько классов постов
Это утверждение в упомянутом посте использовалось как данность, но я хотел убедиться в этом в действительности. Для этого достаточно посчитать среднюю долю плюсов к общему количеству действий, тоже самое для минусов и разделить второе на первое. Если бы все было однородно, то множество локальных пиков на гистограмме мы не должны наблюдать, однако они там есть.


Как вы можете заметить, есть выраженные пики в районе 0.1, 0.2 и 0.25. Предлагаю читателю самому найти и «назвать» эти классы.
Хочу заметить, что R богата алгоритмами для кластеризации данных, для аппроксимации, для проверки гипотез и т.п.

Полезные ресурсы

Если вы действительно хотите погрузиться в мир R, то рекомендую следующие ссылки. Пожалуйста, поделитесь в комментариях вашими интересными блогами и сайтами на тему R. Есть кто-нибудь пишущий об R на русском?