R语言中的线性判别分析_r语言 线性判别分析 在R语言中,线性判别分析(Liner Discriminant Analysis,简称LDA),依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa()来实现.该函数有三种调用格式: 1)当对象为数据框data.frame时 lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,-) 2) 当对象为公式Formula时 lda(formula,data,-,subnet,na.ac

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-

这是我在上模式识别课程时的内容,也有参考这里. 线性判别函数的基本概念 判别函数为线性的情况的一般表达式 式中x是d 维特征向量,又称样本向量, 称为权向量, 分别表示为 是个常数,称为阈值权. 设样本d维特征空间中描述,则两类别问题中线性判别函数的一般形式可表示成 (3-1) 其中 而ω0是一个常数,称为阈值权.相应的决策规则可表示成, g(X)＝0就是相应的决策面方程,在线性判别函数条件下它对应d维空间的一个超平面,   (3-3) 为了说明向量W的意义,我们假设在该决策平面上有两个特征向量

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

目录 R 中的设计模式 不动点算法 包装器模式 接口模式 柯里化(Currying) 闭包(Closures) 缓存模式 计数器模式 R 中的设计模式 本文翻译自 Design Patterns in R(By Sebastian Warnholz). 本文的灵感来源于: Stuart Sierra 的演讲,关于函数式编程中的设计模式:以及 我从 F# for fun an profit 想到的想法:以及 我在使用 R 的过程中用不同方法解决问题获得的反馈. 设计模式似乎是一个很大的词,特别是因

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

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 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表

0.可以说R语言中一切结构体的基础是vector! R中一切都是vector,vecotor的每个component必须类型一致(character,numeric,integer....)!vector 是没有dimensions的也没有attributes,所以去掉dimension和attributes就成了vector(其实dimension可以作为attributes的一个属性存在但是named** 命名**一般不会作为attributes的属性的)解释下 0.1为何没有dimensi

把R中par()函数的主要参数整理了一下(另外本来还整理了每个参数的帮助文档中文解释,但是太长,就分类之后,整理为图表,excel不便放上来,就放了这些表的截图)

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习) 说明:本文曾经在15年11月在CSDN发过,但是由于CSDN不支持为知笔记的发布为博客的API功能,所以,自今天起,转移到博客园(幸好原来的CSDN也就五六篇哈~).   ############################################### 总结: mode:表示对象在内存中的存储类型 基本数据类型'atomic' mode: numeric(Integer/double), complex, chara

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690 R中关于给行列赋名称的函数有 dimnames,names,rowname,colname,row.names 这五个函数,初学的时候往往分不清楚他们的区别和各自该用在什么情况下才比较合适. 我做了简单的总结,希望能帮助大家,每个函数的细节我也参照帮助文档做了笔记,但太长就不宜贴到博文了.   建议是如数据框和列表,是在创建对象的时候就直接命名 我们平常使用的时候,最好统一一下用法,免得混乱.   原数表格:       来自为知笔记(Wiz

本文原创,转载注明出处,本人Q1273314690 R中知道一个变量的主要内容和结构,对我们编写代码是很重要的,也可以帮我们避免很多错误. 但是,R中有好几个关于属性查看的函数,我们往往不知道什么时候使用哪个函数更合适. 在此总结如下:   所以结论是,通常还是使用attributes函数和str函数,就OK了 原始表格: 具体的几个函数的细节,虽然我也写了,但文章太长,不再贴出         来自为知笔记(Wiz) 附件列表

create not-yet-evaluated object在R中创建 not-yet-evaluated(就是some code we will evaluated later!!)对象;然后执行的时候需要调用eval(参数中提供执行环境)或者do.ca()执行: do.call()作用就是 do.call( "someRFunction",aListOfArgs) <=> someRFuncion( aListOfArgs ); do.call() is constr

R中使用complete.cases 和 na.omit来去掉包含NA的行 现在有个一data.frame  datafile如下所示 Date        sulfate nitrate ID 1 2015-1-1 NA NA  1 2 2015-1-2  2 6  1 3 2015-1-3  NA 3  1 4 2015-1-4  4 NA  1 5 2015-1-5  NA NA  NA 6 2015-1-6  5 7  1 去掉所有包含NA的行, datafile[complete.c

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据, 在python中的拟合过程为: ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([1,2,3,4,5,6]) #Yi=np.

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数

css3中的线性渐变 线性渐变公式: background-image: linear-gradient( [ <angle> | <side-or-corner> ]?, <color-stop> [, <color-stop>]+ ); 意为:(角度deg或者方位词,一个或多个渐变颜色关键结点(多个的话用","隔开)); 此种写法跟正则表达式类似: [ ]:代表一个字符位,一般跟 “|” 连用,表示从[ ]中选择一个: |:表示“或”

SOUI 2.5.1.1开始支持线性布局(LinearLayout). 要在SOUI布局中使用线性布局, 需要在布局容器窗口里指定布局类型为vbox | hbox, (vbox为垂直线性布局, hbox为水平线性布局). 在指定布局类型后还可以为容器窗口指定gravity属性, 用来指定子窗口的默认排列模式. vbox的gravity有:left(默认), center, right, hbox有: top(默认), center, bottom. 在线性布局中的子窗口pos属性没有意义, 一般