R によるデータマイニング入門(アール ニ ヨル データ マイニング ニュウモン)

大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法までを「 R 」を使ったアルゴリズムの例題を交えて丁寧に解説。データマイニング入門書として、またデータ解析部門のテキストとしても最適。

データから有用なパターンを取り出す技術 - 回帰、分類、クラスタリング、主成分分析 - を R の実行例とセットで学べる教科書です。著者の山本義郎氏らは統計学の教育に長く携わっており、本書も大学の講義や自習に使える構成で書かれています。各手法の理論的な背景を数式で示しつつ、 R のコードで追試できるようにしているため、「式を読むだけ」でも「コードを写すだけ」でもない、両輪で理解を進められます。

扱う手法は決定木、 k-means 、階層的クラスタリング、主成分分析、判別分析、アソシエーションルールなど、データマイニングの古典的レパートリーを一通りカバーしています。深層学習や大規模分散処理には踏み込みませんが、これらの手法を正しく使い分ける判断力を先に育てておくと、より複雑なモデルに進んだときに「なぜ単純な手法では不十分なのか」が腑に落ちるようになります。

R の基本操作 (ベクトル、データフレーム、関数呼び出し) は前提知識として必要ですが、統計学の予備知識は高校数学と初歩的な確率の理解があれば読み進められる水準です。 Python に移行する前に統計的な素養を R で固めたい人にも適しています。