目前我正在研究用R语言智能化数据挖掘建模。我的目标是，你只需

-wei- 183 -xin- 29 -hao- 6161，我将建群让大家互相探讨。

程序内容样板：（在免费R语言平台中调用）
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******************p2p1数据挖掘程序****************
本程序由Miusoft工作室编写。
1.[查看/临时修改数据]--查看目前数据并临时修改、增加数据
2.[数据分析/数据挖掘]--挖掘潜在有价值的规律指导你的行为。
3.[智能顾问]--根据你的意愿智能筛选出最合适你的选择。
4.[智能评测]--通过数据分析评测任意一个个案，给出准确的定位。
5.[退出]
请输入序号：2
1.总体情况。
2.数据挖掘。
请输入序号：2
（此处会列出数据表格和点阵分析图，限于篇幅故略）
1、T检测--分析数据的可靠性：
结论：目前数据反映了当前市面总体情况，信度为： 99.93499 %
建议：在这里进行数据挖掘的规律同样适用于目前未列出的其它数据。
2、聚类分析--挖掘潜在类别：
结论：目前目前数据两类，均值情况如下：
成立日期R 注册资金 最高收益 平均收益 热门度
1 201322.5 1.394231 0.1177692 0.09780769 6.461538
2 201522.2 0.700000 0.1316667 0.18395833 6.833333
具体分类如下：（1表示第一类，2表示第二类，1与2的排列顺序就是各公司数据的排列顺序，可返回主菜单选择查看数据。）
[1] 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2
3、相关系数分析--挖掘数据关联性：
结论：目前 最高收益 及 注册资金 正向关系最大，
最高收益 值越高则 注册资金 值也越高。
另一个方面， 平均收益 及 成立日期R 负向关系最大，
平均收益 值越高则 成立日期R 值就越低。
4、主成分分析--数据降维分析：
结论：第一主成分和第二主成分数据分布如下：
Comp.1 Comp.2
成立日期R 9.999894e-01 0.003275761
注册资金 -4.515547e-03 0.833612348
最高收益 5.066266e-05 -0.005031257
平均收益 3.437608e-04 -0.001675098
热门度 8.859454e-04 0.552314768
建议：如上数据，数值的绝对值越高说明该属性越能代表其差异性。
所以目前选择个案时建议主要参考 成立日期R 。