随着数据挖掘技术应用领域的扩展和数据量的激增,传统可视化数据挖掘工具难以满足日益增长的需求。掌握编程语言进行算法实现和模型构建已成为数据科学家的必备技能。对于非计算机专业出身的数据挖掘从业者,选择易于学习且高效的编程语言至关重要。当前,Python和R语言是数据挖掘领域应用最广泛的编程语言。将对Python和R语言的特点进行比较分析,为数据挖掘从业者提供参考。
Python与R语言在数据挖掘中的比较分析
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有人认为Python和R语言之间的区别显而易见,将R视为统计分析工具,Python则更多用于程序设计,然而这种观点未必全面。尽管2012年时R语言在学术界占主导地位,但如今Python正逐渐取代其在学术领域的地位,或许这是大数据时代的必然结果。Python相比R语言具有更快的处理速度,能够直接应对大规模数据;而R语言在处理大数据时需要先通过数据库将其转换为小数据集,再进行分析,因此无法直接处理详细的原始数据,只能处理统计结果。因此有人形象地称Python为“R加SQL/Hive”,这种说法也并非毫无道理。此外,Python的另一明显优势在于其作为胶水语言的特性,许多书籍也多次提及这一点,即使是底层用C编写的高效算法,在Python包中封装后性能依然非常出色。然而,事物往往没有绝对之分,如果R语言能够有效地实现向量化编程(虽然这有一定难度),其速度和程序长度均能显著提升。
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