1. R根底包中的数据集R言语的`datasets`包中自带了许多数据集，涵盖了原子向量、因子、矩阵、数组、类矩阵、数据框、类数据框、列表、时刻序列等多种数据类型。这些数据集能够直接加载和运用，合适用于学习和试验。

2. 内置数据集R言语自带的datasets包中包含了一些经典的内置数据集，如： iris：记录了150个鸢尾花样本的花瓣和萼片的长度和宽度，常用于聚类剖析和分类学习。 mtcars：包含了32款轿车的数据，包含每辆车的速度、加速度、分量等，合适进行回归剖析。

3. 闻名R包中的数据集除了R自带的datasets包，许多闻名的R包也内置了数据集，例如： MASS包：供给了许多经典的计算数据剖析数据集，如`Cars93`，记录了93款轿车的各种特点，合适进行多元回归剖析。 ggplot2包：一个强壮的绘图包，包含了一些示例数据集，如`diamonds`，用于可视化剖析。

4. 其他资源 R言语保姆级：供给了丰厚的实例数据和代码示例，合适初学者快速把握机器学习模型和计算模型的运用。 R csv数据集资源下载：供给了各种csv格局的数据集下载链接，包含iris数据集及其文档。

怎么运用这些数据集 检查一切内置数据集：运用`data`函数能够检查R自带的一切数据集。 检查特定包中的数据集：运用`data`能够检查特定包中的数据集。

经过以上资源，你能够方便地在R言语中进行各种数据剖析和计算建模。假如你有详细的数据集需求或剖析问题，能够进一步查阅相关文档或咨询社区。

深化探究R言语数据集：从根底到高档运用

R言语作为一种强壮的计算剖析和图形表明东西，在数据科学范畴有着广泛的运用。数据集是R言语剖析的根底，本文将深化探讨R言语数据集的根底知识、常用操作以及高档运用。

在R言语中，数据集通常以数据框（data.frame）的方式存在。数据框是一种包含行和列的表格结构，每一列代表一个变量，每一行代表一个观测值。

运用内置数据集：R言语自带了许多内置数据集，如mtcars、iris等，能够经过data()函数直接加载。

从文件读取：能够运用read.csv()、read.table()等函数从CSV、Excel等文件中读取数据。

手动创立：能够运用data.frame()函数依据变量名和值创立数据集。

挑选数据：能够运用subset()、dplyr包中的filter()函数依据条件挑选数据。

排序数据：能够运用order()函数依据变量值对数据进行排序。

兼并数据：能够运用merge()、join()等函数将多个数据集兼并为一个数据集。

删去数据：能够运用drop()、dplyr包中的select()函数删去不需要的变量或行。

散点图：运用plot()函数制作散点图，能够调查变量之间的联系。

直方图：运用hist()函数制作直方图，能够调查变量的散布状况。

箱线图：运用boxplot()函数制作箱线图，能够调查变量的散布和异常值。

折线图：运用plot()函数制作折线图，能够调查变量随时刻的改变趋势。

在R言语中，数据集的高档运用包含以下方面：

数据预处理：对数据进行清洗、转化、标准化等操作，以进步数据质量。

特征工程：从原始数据中提取有用的特征，为模型练习供给支撑。

模型练习：运用R言语中的机器学习包（如caret、randomForest等）对数据进行建模。

模型评价：运用穿插验证、AUC等目标评价模型的功能。

本文深化探讨了R言语数据集的根底知识、常用操作以及高档运用。经过学习本文，读者能够更好地把握R言语数据集的处理技巧，为后续的数据剖析作业打下坚实根底。

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