Oracle数据库开始正式支持R语言

网络整理 - 07-27

　　据Oracle官方博客最近更新的New R Interface to Oracle Data Mining Available for Download，甲骨文开始正式支持R语言在Oracle数据库中的应用(简单的非官方说法是：甲骨文贡献了一个提供Oracle和R之间接口的附加包)。

　　援引博客中对R-ODM(R-Oracle Data Mining)的介绍：

　　R-ODM is especially useful for:

　　Quick prototyping of vertical or domain-based applications where the Oracle Database supports the application

　　Scripting of “production” data mining methodologies

　　Customizing graphics of ODM data mining results (examples: classification, regression, anomaly detection) 众所周知，R在实现原型算法方面有着不可替代的巨大优势。诚然，通过R实现的一般性数据挖掘算法都可以嵌入到数据库中，但Oracle提供的这个接口，极大地提高了挖掘算法的部署效率。

　　今天(2010.06.08)，CRAN上更新了RODM包的1.0-2版本，支持Windows、Linux、MacOS X系统。

　　下面是RODM包帮助文档中的一个例子，可以初步地体会算法高效的部署：

　　### GLM Regression ## Not run: x1 <- 2 * runif(200) noise <- 3 * runif(200) - 1.5 y1 <- 2 + 2*x1 + x1*x1 + noise dataset <- data.frame(x1, y1) names(dataset) <- c("X1", "Y1") RODM_create_dbms_table(DB, "dataset") # Push the training table to the database glm <- RODM_create_glm_model(database = DB, # Create ODM GLM model data_table_name = "dataset", target_column_name = "Y1", mining_function = "regression") glm2 <- RODM_apply_model(database = DB, # Predict training data data_table_name = "dataset", model_name = "GLM_MODEL", supplemental_cols = "X1") windows(height=8, width=12) plot(x1, y1, pch=20, col="blue") points(x=glm2$model.apply.results[, "X1"], glm2$model.apply.results[, "PREDICTION"], pch=20, col="red") legend(0.5, 9, legend = c("actual", "GLM regression"), pch = c(20, 20), col = c("blue", "red"), pt.bg = c("blue", "red"), cex = 1.20, pt.cex=1.5, bty="n") RODM_drop_model(DB, "GLM_MODEL") # Drop the model RODM_drop_dbms_table(DB, "dataset") # Drop the database table RODM_close_dbms_connection(DB) RODM_close_dbms_connection(DB)

　　说一句题外话：

　　R的影响力除了在统计分析领域(SAS、SPSS、Statistica已经都开始支持R接口)外，已然发展到了商业数据库领域。