在数据处理与分析过程中，求差集是一个常见且重要的操作。R语言作为一种强大的统计软件，提供了丰富的函数来实现求差集的操作。本文将从理论到实践，详细介绍R语言求差集的方法与应用。

一、R语言求差集的理论基础

1. 差集的定义

差集是指两个集合中，只存在于第一个集合中的元素组成的集合。设A和B为两个集合，则A与B的差集可表示为A-B。

2. R语言求差集的原理

R语言中，求差集主要依靠向量或矩阵的运算。以下是一个简单的例子：

a <- c(1, 2, 3, 4, 5)

b <- c(3, 4, 5, 6, 7)

差集结果为：c(1, 2)

二、R语言求差集的实践应用

1. 向量求差集

向量求差集是最常见的求差集操作。以下是一个实例：

a <- c(1, 2, 3, 4, 5)

b <- c(3, 4, 5, 6, 7)

差集结果为：c(1, 2)

2. 矩阵求差集

在R语言中，矩阵也可以进行求差集操作。以下是一个实例：

a <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), nrow = 3, ncol = 3)

b <- matrix(c(3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11), nrow = 3, ncol = 3)

差集结果为：

1 2 6

4 5 11

3. 集合求差集

在R语言中，可以使用`setdiff`函数对集合进行求差集操作。以下是一个实例：

a <- c(1, 2, 3, 4, 5)

b <- c(3, 4, 5, 6, 7)

差集结果为：c(1, 2)

R语言求差集是一种非常实用的数据处理方法。本文从理论到实践，详细介绍了R语言求差集的方法与应用。在实际工作中，我们可以根据具体情况选择合适的方法进行求差集操作，以提高数据处理效率。

参考文献：

[1] R语言：实用统计编程指南. 张洪杰，人民邮电出版社，2017.

[2] R语言实战. 贾俊平，电子工业出版社，2015.