下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合。其中一些不是专门为了数据挖掘而开发，但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙，所以也包含进来。
1、聚类
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常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust
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基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara
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基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana
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基于模型的方法: mclust
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基于密度的方法: dbscan
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基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust
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基于验证的方法: cluster.stats
2、分类
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常用的包：
rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，
maptree，survival
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决策树: rpart, ctree
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随机森林: cforest, randomForest
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回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals
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生存分析: survfit, survdiff, coxph
3、关联规则与频繁项集
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常用的包：
arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和关联规则
DRM：回归和分类数据的重复关联模型
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APRIORI算法，广度RST算法：apriori, drm
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ECLAT算法： 采用等价类，RST深度搜索和集合的交集： eclat
4、序列模式
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常用的包： arulesSequences
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SPADE算法： cSPADE
5、时间序列
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常用的包： timsac
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时间序列构建函数： ts
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成分分解: decomp, decompose, stl, tsr
6、统计
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常用的包： Base R, nlme
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方差分析: aov, anova
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密度分析: density
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假设检验: t.test, prop.test, anova, aov
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线性混合模型：lme
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主成分分析和因子分析：princomp
7、图表
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条形图: barplot
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饼图: pie
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散点图: dotchart
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直方图: hist
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密度图: densityplot
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蜡烛图, 箱形图 boxplot
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QQ (quantile-quantile) 图: qqnorm, qqplot, qqline
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Bi-variate plot: coplot
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树: rpart
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Parallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord
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热图, contour: contour, filled.contour
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其他图: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot, assocplot, mosaicplot
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保存的图表格式: pdf, postscript, win.metafile, jpeg, bmp, png
8、数据操作
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缺失值：na.omit
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变量标准化：scale
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变量转置：t
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抽样：sample
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堆栈：stack, unstack
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其他：aggregate, merge, reshape
9、与数据挖掘软件Weka做接口
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RWeka: 通过这个接口，可以在R中使用Weka的所有算法。