一.通过重新构建数据进行整形 数据整形最直接的思路就把数据全部向量化,然后按要求用向量构建其他类型的数据.这样是不是会产生大量的中间变量.占用大量内存?没错.R语言的任何函数(包括赋值)操作都会有同样的问题,因为R函数的参数传递方式是传值不传址,变量不可能原地址修改后再放回原地址. 矩阵和多维数组的向量化有直接的类型转换函数: as.vector,向量化后的结果顺序是先列后行再其他: > (x <- matrix(1:4, ncol=2))  #为节省空间,下面的结果省略了一些空行 [,1] 

一.scale函数 R语言base库中自带数据标准化接口scale函数,函数介绍如下 Usage scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) Arguments x: a numeric matrix(like object). center: either a logical value or a numeric vector of length equal to the number of columns of x. scale: either a logic

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

大家熟知的画图ggplot2包 library(ggplot2) #查看系统自带的qplot的函数演示 example(qplot) #R语言的基本对象 向量.矩阵.数组.数据框.列表 R语言的变量都是对象(包括函数),都有mode和lenght方法可以调用 #善用向量化的ifelse()函数 #R语言的下标从1开始,与C等语言不同 #R语言的矩阵元素默认按列存储 #善用apply, sapply, lapply(list apply)等函数,其中sapply(代表simplified appl

R语言笔记 学习R语言对我来说有好几个地方需要注意的,我觉得这样的经验也适用于学习其他的新的语言. 语言的目标 我理解语言的目标就是这个语言是用来做什么的,为什么样的任务服务的,也就是设计这个语言的动机.比如C++是为系统编程服务的,java是为企业级应用服务的.R语言是用于统计分析,这样在R的系统中有大量的库(或者是package)用来实现特定的统计方法. 基本的数据类型 学习各个语言的第一步是了解这个语言的最基本的数据类型,这决定如何使用变量进行计算. 基本数据类型是直接由语言本身所定义的变

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

Logistic逻辑回归 Logistic逻辑回归模型 线性回归模型简单,对于一些线性可分的场景还是简单易用的.Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种,虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类,区别于线性回归直接拟合目标值,Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率. 假设有一个二分类问题,输出为y∈{0,1} 定义sigmoid函数: 用sigmoid函数的输出是0,1之间,用来拟合y=1的概率,其函数R语言画图如下: x = seq(-5, 5, 0.1) y = 1

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

R语言进阶之4:数据整形(reshape) 2013-05-31 10:15 xxx 网易博客 字号:T | T 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤.数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源: http://developer.51cto.com/art/2013

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

R语言入门,弄懂了几个简单的函数,分享一下:R语言排序有几个基本函数: sort():rank():order()sort()是对向量进行从小到大的排序rank()返回的是对向量中每个数值对应的秩order()返回的值表示位置,依次对应的是向量的最小值.次小值.第三小值......最大值举例> data=c(5,6,8,2,4,9)> sort(data)[1] 2 4 5 6 8 9> rank(data)[1] 3 4 5 1 2 6> order(data)[1] 4 5 1

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

通过一个综合的例子测试绘图函数 学习的内容是tigerfish老师的教程. 第一节:基本知识 用seq函数产生100位学生的学号. > num = seq(,) > num [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] 用runif函数产生100个随机数(随机数是小数),代表课程1的成绩,100个数字,最小值50,最大值100. 该结果是均匀分布,用round函数对其取整. > x1 = round(runif(100,min=50,max=100));

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 后续加更内容: 应用一:if族有哪些成员呢?--if/ifelse/stopifnot 应用二:如何在循环中,实时输出时间消耗? ------------------------------------ 1.循环 ##循环for iris allzl=unique(iris$setosa) for (i in 1:2){ pp=iris[iri

先言:R语言常用界面操作 帮助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有显示内容:Ctrl+L 清除R空间中内存变量:rm(list=ls()).gc() 获取或者设置当前工作目录:getwd.setwd 保存指定文件或者从磁盘中读取出来:save.load 读入.读出文件:read.table.wirte.table.read.csv.write.csv 1.一些简单的基本统计量 #基本统计量 sum/mean/sd/min #一些基本统计量 which.min(

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SOM自组织映射神经网络模型 的R语言实现 笔者前言: 最近发现这个被发明于1982年的方法在如今得到了极为广泛的应用,在提倡深度学习的时候,基于聚类的神经网络方法被众多人青睐.但是呢, 网上貌似木有人贴出关于SOM模型的R语言实现,我就抛砖引玉一下.一.SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM

Basic包是R语言预装的开发包,包含了常用的数据处理函数,可以对数据进行简单地清理和转换,也可以在使用其他转换函数之前,对数据进行预处理,必须熟练掌握常用的数据处理函数,本文分享在数据处理时,经常使用的基础函数. 一,合并向量 函数append用于修改合并向量,可以把两个向量合并为一个: append(x, values, after = length(x)) 例如:从一个向量的指定位置处,插入另一个向量: > append(:, :, after = ) [] 二,匹配函数 匹配函数(mat

有时候会用R语言写一下简单的脚本处理函数,加入需要调试的话可以按照下面的步骤进行: fun <- function(x , y){ x + y x - y x * y x / y } debug(fun) 先创建一个简单的函数,然后用debug() 函数对创建的fun()函数进行debug.这时控制台没有任何变化,但是当再次运行创建函数时会进入debug状态: fun( + ) debugging + ) debug at #: { x + y x - y x * y x/y } Browse[