data=iris[,-5]dist.e=dist(data,method='euclidean')model1=hclust(dist.e,method='ward') #分3类result=cutree(model1,k=3)mds=cmdscale(dist.e,k=2,eig=T)x = mds$points[,1]y = mds$points[,2]library(ggplot2)p=ggplot(data.frame(x,y),aes(x,y))p+geom_point(size=3

这里用到 eval() 和 parse() 函数.首先使用 parse() 函数将字符串转化为表达式(expression),而后使用 eval() 函数对表达式求解.x <- 1:10a <- "print(x)"class (a)eval(parse(text = a))R语言如何将字符串转变为命令执行

准备 第一步就是安装R语言环境以及RStudio 图绘制准备 首先安装库文件,敲入指令,回车 install.packages('corrplot') 然后安装excel导入的插件,点击右上角import Dataset,选中From excel即可. 这些操作都很简单~~ 数据预处理 然后到了数据输入了,这么多数据,我们总不能一行输入吧?那得有多蠢 于是我们利用上了数据导入功能,当当当~~ 然而理想很丰满,现实却很蛋疼,导入的excel数据格式不是我们希望的矩阵格式ORZ! 哎,休息下喝杯茶,

目录 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 2)kmeans运作的基本原理 2.Kmeans聚类应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估性能 5)提高模型性能 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 聚类:无监督分类,对无标签案例进行分类. 半监督学习:从无标签的数据入手,是哦那个聚类来创建分类标签,然后用一个有监督的学习算法(如决策树)来寻找这些类中最重要的预测指标. kmeans聚类算法特点: kmeans算法涉及将n个案例中的每一个案例分配到指定k个类中的一个(

R CMD BATCH 和 Rscript 使用前都要先添加环境变量 把 C:\Program Files\R\R-3.3.0\bin; 加到"系统变量"的Path 值的最开始 可以用 R CMD BATCH *.r 也可以用 Rscript *.r args0 args1 这个可以跟一定的参数 当然也可以进入R交互环境 > source("*.r") 第一种命令适用于Windows和Mac 第二种命令适用于Linux 第三种命令都适用,不过不能跟命令行参数

箱形图是数据集中数据分布情况的衡量标准.它将数据集分为三个四分位数.盒形图表示数据集中的最小值,最大值,中值,第一四分位数和第四四分位数. 通过为每个数据集绘制箱形图, 比较数据集中的数据分布也很有用. R中的盒形图通过使用boxplot()函数来创建. 基本公式为: boxplot(x, data, notch, varwidth, names, main) x - 是向量或公式.data - 是数据帧.notch - 是一个逻辑值,设置为TRUE可以画出一个缺口.varwidth - 是一个

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

画箱图的函数: boxplot()##help(boxplot)查询具体用法   图例的解释: 如下图,是两个简单的箱图. 中间的箱子的上下边,分别是第三,一个四分位数. 中间的黑线是第二四分位数(中位数). 设r是变量的四分位距,箱图上方的小横线是小于或等于第三个四分位数+1.5*r的最大观测值.同时下方的小横线是,大于等于第一个四分位数减去1.5*r的最大的观测值. 图中的小白圈,代表很大可能性上是离群点(outlier).(在其他图中也适用)       总结: 箱图给出了大量的信息,不仅

利用聚类分析,我们可以很容易地看清数据集中样本的分布情况.以往介绍聚类分析的文章中通常只介绍如何处理连续型变量,这些文字并没有过多地介绍如何处理混合型数据(如同时包含连续型变量.名义型变量和顺序型变量的数据).本文将利用 Gower 距离.PAM(partitioning around medoids)算法和轮廓系数来介绍如何对混合型数据做聚类分析. -------------------------------------------------------------------------

一个简单的例子!环境:CentOS6.5Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 1.分析题目--有一个用户点击数据样本(husercollect)--按用户访问的时间(时)统计--要求:分析时间和点击次数的聚类情况 2.数据准备 --创建临时表 DROP TABLE if exists tmp.t2_collect; CREATE TABLE tmp.t2_collect( h int, cnt int ) COMMENT '用户点击数据临时表'; --插入

在R中,stdin() 对应标准输入流 , stdout() 对应标准输出流,stderr() 对应标准错误流 1) 从标准输入流中读取数据 在R的交互式环境中, R >a <- read.table(stdin()) :a :b :c 按ctrl + D 结束输入,但是这个好像只在交互式环境中有用,在Rscript 中测试运行不成功: 2)打印信息到标准输出流 write("I am stdout", stdout()) 当希望向标准输出打印信息时比较有用 3) 打印错误

思路:首先,通过K-means算法将数据点划分为成若K个簇:然后计算每一个数据对象到最近簇的中心距离,来与离群点设置的阈值进行比较,以此来判别该数据对象是否是离群点. 1.读取数据 data<- read.csv(read_file,header = T) 2.K-meas聚类 # 设置聚类数 center_num <- # 调用kmeans km <- kmeans(data,center_num) 3.计算各样本数据到最近中心的距离(nrow=189261是样本记录个数,根据实际情况

这里的聚类主要用到K-Means和K-Medoide聚类.在进行聚类之前,为了避免不同参数之间量纲不同所造成的影响,先将数据进行(0-1)标准化 # 如参数weight data$weight <- (data$weight-min(data$weight))/(max(data$weight)-min(data$weight)) K-Means算法 1.读取数据 data <- read.csv("data/km/data.csv",header = T) 2.调用kme

使用fmsb包绘制雷达图 library("fmsb") radarfig <- rbind(rep(90, 4), rep(60, 4), c(86.17, 73.96, 82.70, 69.55)) #求平均值 radarfig <- as.data.frame(radarfig) #转化为data.frame colnames(radarfig) <- c("服务方式\n完备度", "在线服务\n成熟度", "办

install.packages('wordcloud') library(wordcloud) colors=c('red','blue','green','yellow','purple') data=read.csv("data.csv") wordcloud(data$words, data$freq, scale=c(10,0.5),min.freq=-Inf,max.words=Inf,colors=colors,random.order=F,random.color=F,

library(splines) library(ggplot2) dt1 <- structure(list(Age = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("o80", "u80"), class = "factor"), NoP = c(47L, 5

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为

目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习(元学习)概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 随机森林 1)训练随机森林 2)评估随机森林性能 1.调整模型参数来提高性能 参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点.隐层数目,SVM中的核函数等等. caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动

目录 1.理解神经网络 1)基本概念 2)激活函数 3)网络拓扑 4)训练算法 2.神经网络应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估模型 5)提高性能 1.理解神经网络 1)基本概念 人工神经网络(ANN):对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模,模型来源于人类大脑对来自感觉输入刺激反应的理解.使用人工神经元或节点的网络来学习. 图灵测试:如果一个人不能把机器行为和一种生物行为区分开来,那么将该机器划分为智能类. ANN应用方法:分类/数值预测/无监督模式识别

目录 1.理解回归 1)简单线性回归 2)普通最小二乘估计 3)相关系数 4)多元线性回归 2.线性回归应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估模型 5)提高模型性能 1.理解回归 确定一个唯一的因变量(需预测的值)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系. 回归分析对数据间复杂关系建立模型,用来估计一种处理方法对结果影响和推断未来.也可用于假设检验. 线性回归:直线回归模型 简单线性回归:单一自变量 多元回归:多变量 也可对分类变量做回归: 逻辑回归:对二元分