0 引言 对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类 在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不

Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic

# Goals: To write functions # To write functions that send back multiple objects. # FIRST LEARN ABOUT LISTS -- X = list(height=5.4, weight=54) print("Use default printing --") print(X) print("Accessing individual elements --") cat(&quo

效果如下:

> head(as.Date(data$日期,'%y%M%D'))[1] NA NA NA NA NA NA data日期格式如下: 解决办法: > head(as.Date(data$日期,'%y%m%d'))[1] "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" "2017-06-01" f

学习一门新的语言,率先学习输出hello world.我们就从这里开始学习. 首先打开RStudio这个IDE,然后在左边输入: > mystr <- "hello world" > print(mystr) 如图所示,当我们在左边撸完之后,右边可以看到我们刚才的变量. 这里,关于R语言中的赋值语句是: 变量  <-  值,不同其他语言的=,但是也可以使用=赋值,但是不推荐.输出语句是print(值) 我们可以使用class()方法查看它的类型.如: 同时,在R

请先安装好R和RStudio 如果不干别的,控制台就是一个内置计算器 2 * 3 #=> 6 sqrt(36) #=> 6, square root log10(100) #=> 2, log base 10 10 / 3 #=> 3.3, 10 by 3 10 %/% 3 #=> 3, quotient of 10 by 3 10 %% 3 #=> 1, remainder of 10 by 3 余数 分配符 a <- 10 # assign 10 to 'a'

*** glibc detected *** /usr/lib64/R/bin/exec/R: free(): invalid next size (fast): 0x000000000263a420 *** ======= Backtrace: ========= /lib64/libc.so.6[0x313a47dda6] /lib64/libc.so.6[0x313a47f08e] /home/phoxis/Documents/Works/Programming/R/libmetis.so

# Chinese translations for R package # Copyright (C) 2005 The R Foundation # This file is distributed under the same license as the PACKAGE package. # 陈斐 <feic@normipaiva.com>, 2006. # 邓小冬 DENG Xiaodong <xd_deng@hotmail.com>, 2015. # msgid &qu

R语言编程艺术讲矩阵这节时,举了个随机噪声模糊罗斯福总统画像的例子.但是里面似乎有个错误,例子本意是区域外的值保持不变,而选定区域的值加一个随机值,但是实际情况是两个行列不相等的矩阵相加,会报错,如果我有看错,请大家告诉我. 函数调用和参数输入: 然后是函数的编写: R中不同长高的矩阵是不能相加的,即使1X1,不会出现向量补齐的情况,下面举个极端的例子: > a<-matrix(1,1,1)> b<-matrix(1:2,2,1)> a [,1][1,] 1> b [,

有这么一个需求,知道栅格上的坐标,想看看这个坐标上的栅格值是多少.坐标长这个样子 那么这样的坐标下的栅格值该怎么看 cellFromXY(the.stack$t1,c( -1505000,6835000)) 此行代码获取了该坐标位置下该像元在该栅格数据中的编号,唯一编号,执行后得到结果468,那么这就说明该像元的唯一编号为468. extract(the.stack$t1,468) 改行代码得到位于468编号处的栅格值,执行后得到了结果为23,实际上该值确实是23,因此在R语言中可以使用此方法查

一般在跑耗时较长的程序时,我们不知道程序到底有没有正常跑着,或者在爬虫的时候不知道爬到什么时候断了.因此可以添加进度条来显示当前进度,观察进度是否有进展.当进度条卡住的时候,可以判断程序断线,从而可以进行断点重跑. 在R语言中使用 library(tcltk) 加载 tcltk 包可以实现进度条展示. # 进度条 library(tcltk) u <- 1:2000 # 开启进度条 pb <- tkProgressBar("进度","已完成 %", 0,

利用2018年政府工作报告的例子向大家展示一下R语言如何进行文本挖掘的~用到的包有jiebaR和wordcloud2. 1.安装并加载jiebaR install.packages("jiebaR") library(jiebaR) 2.以2018年政府工作报告为文本,进行分词 (1)首先要将2018年政府工作报告以txt的形式下载到R语言的工作路径中 读取文本: text<-readLines("E:/R-3.4.4/bin/workdirection/report.

R语言编程中的常见错误有一些错误是R的初学者和经验丰富的R程序员都可能常犯的.如果程序出错了,请检查以下几方面. 使用了错误的大小写.help().Help()和HELP()是三个不同的函数(只有第一个是正确的). 忘记使用必要的引号.install.packages("gclus")能够正常执行,然而Install.packages(gclus)将会报错. 在函数调用时忘记使用括号.例如,要使用help()而非help.即使函数无需参数,仍需加上(). 在Windows上,路

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available  表示缺失值   用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容  用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值   用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大  用 is.finite()   is.infinite() 来判断是否为无穷大数

在使用R语言处理表格时(xlsx, csv),有时里面含有缺失值,或者不规范的数值,比如下图有许多的问号"?",为了便于处理数据,这些都应该整行地删掉. 为了删掉那些包含"?"的行,需要先找到那些行,方法如下,通过 which(逻辑表达式) 函数找到对应行标 > data<- read.csv('breast_cancer.csv'); > which(data$x6=="?") [1] 24 41 140 146 159 16

参考自153分钟学习R语言 坐标y 上的数字如何水平放置?仍然是绘图参数问题: ?par # see  lasplot(0, 0, xaxt="n" , type="n" , ylim=c( 0, 100) , las=1 )mtext ("35" , side =2, at=35, line =1, las=1)

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据: