R语言聚类分析–cluster, factoextra对于有很多(成百上千)研究对象时，把对象分组是最常用的研究手段。而通过观察值进行聚类是非常有效的方法，可以按事物观察值有效的合理分组，再进一步分析各组的相同、与不同，可以很好的发现其中的规律。本文将带你学习在R语言的Rstudio环境中，使用cluster、facteoextra包，以及kmeans进分析最优分组、评估及可视化。准备包和数据#
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2023-10-25 19:42:59
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欧氏距离聚类分析是一种常用的无监督学习方法，广泛应用于数据挖掘和模式识别中。在R语言中，进行欧氏距离聚类分析并将结果进行可视化，可以帮助我们直观地理解数据和聚类结果。本文将介绍如何在R中实现这一过程，代码示例将帮助你掌握具体的操作。
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备一个数据集。在这里，我们将使用R内置的iris数据集，它包含150个样本，每个样本有四个特征。这是一个典型的鸢尾花数据集，
这次分享的是在工作中经常用到的聚类分析，只要是工作中涉及到客户分群，哪能不用到聚类分析呢？聚类分析涉及的方法有层次聚类、kmeans聚类、密度聚类等，这里主要介绍最容易上手的kmeans聚类算法，上手就是王道！kmeans聚类原理：基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇。统计学原理请大家自觉完成自学~~实战一：老板的需求：将17家门店分成3类，依据指标是销售金额和客户数量，其
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2023-09-21 06:48:23
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# Python聚类分析可视化
## 概述
本文将介绍如何使用Python进行聚类分析可视化。聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据样本划分为具有相似特征的多个组。通过可视化聚类结果，我们可以更好地理解数据的分布和结构。
## 流程概述
下表展示了实现“Python聚类分析可视化”的整个流程和每一步需要做的事情。
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 |
原创
2023-09-23 19:04:10
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文章目录一、用R的基础绘图系统作图1.函数plot()2.直方图和密度曲线图3.条形图4.饼图5.箱线图和小提琴图6.克里夫兰点图二、用ggplot2包作图1.初识ggplot2包2.分布的特征3.比例的构成4.ggsave()保存图形三、其他图形1.金字塔图2.横向堆栈条形图3.热图4.三维散点图5.词云图总结 一、用R的基础绘图系统作图基础绘图系统有两类函数：一类是高水平作图函数（直接产生图
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2023-07-24 09:56:58
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完整的数据分析流程定义研究问题,定义理想数据集,确定能够获取什么数据,获取数据,清理数据探索性分析,统计分析/建模(机器学习)等解释/交流结果(数据可视化),挑战结果,书写报告(Reproducible原则) 假设驱动 数据驱动 了解数据特征数据基础观测,变量,数据矩阵行叫做一次观测,列叫做一个变量值变量的类型 数值(连续, 离散)分类(无序, 有序)变量间的关系(对应不同的可视化方法和统计分析
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2023-07-07 14:41:32
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# 使用R语言进行GO分析可视化的完整指南
在生物信息学领域，基因本体（Gene Ontology，GO）分析是一个重要的步骤，它帮助我们了解基因和基因产品的功能。通过R语言，你可以很方便地进行GO分析并将结果可视化。本文将为初学者提供一个详细的操作指南。
## 整体流程
在开始之前，我们首先要了解一下整个流程。下面是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 04:54:49
260阅读
## R语言差异分析可视化
在数据分析中，差异分析是一种常见的方法，用于比较不同组之间的差异。R语言是一种流行的数据分析工具，它提供了许多功能强大的包，可以帮助我们进行差异分析并将结果可视化呈现出来。
### 差异分析的基本步骤
差异分析的基本步骤通常包括数据预处理、差异检验和结果可视化。在R语言中，我们可以使用一些常用的包来完成这些步骤，例如`limma`和`ggplot2`。
###
原创
2024-04-09 03:37:21
141阅读
方差分析指的是不同变量之间互相影响从而导致结果的变化1.单因素方差分析: 案例:50名患者接受降低胆固醇治疗的药物,其中三种治疗条件使用药物相同(20mg一天一次,10mg一天两次,5mg一天四次),剩下的两种方式是(drugE和drugD),代表候选药物 哪种药物治疗降低胆固醇的最多? 1 library(multcomp)
2 attach(cholesterol)
3 # 1
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2023-08-22 16:07:39
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文本数据的读取与处理1.读取数据import pandas as pd
df = pd.read_excel('新闻.xlsx')
df.head() 2.中文分词（1）简单演示# 中文分词演示
import jieba
word = jieba.cut('我爱北京天安门')
for i in word:
print(i)# 第一条新闻标题
df.iloc[0]['标题']&nb
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2024-09-26 06:42:25
191阅读
1. 可重复研究 和 可再生研究（Replication vs. Reproducible Research） 1.1 Replication（可重复） - 独立的研究者 / 数据 / 分析方法 / 工具得到一致的证据 · 小保方晴子 · 具身认知（embodied cognition） - 缺点： · 有些研究不可能被重复：没钱 / 没时间 / 没机会
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2023-05-24 21:46:07
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R编程允许开发者通过一组内置的函数和库来构建可视化以描绘数据。 在分享可视化的技术实现之前，首先着眼如何选择合适的图表类型。选择合适的图表类型基本呈现类型有四种： ComparisonCompositionDistributionRelationship为了确定哪一种与数据匹配，不妨先从以下几个方面考虑： 在一个图表中显示多少变量？每个变量显示多少数据点？基于时间显示值，还是在项目或组之间显示值？
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2023-06-21 18:47:07
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基于R语言的聊天记录可视化聊天记录数据的导出与读取登录QQ，TIM好像不行点击群的对话框，点击聊天记录的标识在想要导出消息的聊天群里点击导出消息记录，然后存为txt格式。打开RStudio，运行下面代码#读取群消息
root = "D:/coding/chatting_visualization/data/" #聊天记录存储路径
file = paste(root, "ISIP NOW.txt",
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2023-08-17 16:34:05
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R语言小白学习笔记1—R语言基础想说的话学习笔记1—R语言基础1.1 数据类型1.1.1 数值型数据1.1.2 字符型数据1.1.3 日期型数据1.1.4 逻辑型数据1.2 向量1.2.1 向量操作1.2.2 factor向量1.3 函数文档1.4 缺失数据1.4.1 NA1.4.2 NULL1.5 管道 想说的话最近因为毕设的缘故所以想要认真地学习一下R语言，为什么要选择R语言呢，我觉得R语言
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2023-11-03 07:36:53
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## 关联分析及可视化 R语言实现流程
在学习关联分析及可视化 R语言的过程中，可以按照以下流程进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 关联分析 |
| 4 | 可视化分析 |
| 5 | 结果解释和总结 |
下面将对每个步骤进行详细说明。
### 1. 数据准备
在进行关联分析及可视化
原创
2023-08-28 06:54:23
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R语言简介与下载安装R语言是一款开源的编程类工具，专门用于数据清洗、整理、统计分析、可视化以及数据挖掘等方面，而且不受系统平台的限制。在https://www.r-project.org/ 网站中可以下载到R语言，最好选择清华的镜像。为了能够更好的写代码，可以下载RStudio软件，即R语言的GUI。 https://www.rstudio.com/第三方包的下载与加载使用代码下载：install
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2023-10-18 20:38:36
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# R语言可视化：数据科学的艺术
数据可视化是将数据转化为直观且易于理解的图形和图表的过程。在现代数据科学中，R语言作为一种强大的统计分析工具，拥有丰富的可视化功能。本文将介绍R语言的可视化基础，并通过代码示例展示如何使用R进行数据可视化的基本流程。
## 为什么选择R语言?
R语言以其简洁且强大的数据处理和可视化能力而闻名，特别适合统计分析和图形展示。R语言的优势包括：
- **丰富的图
最近需要对国内疫情分布情况绘制可视化地图，查找资料R中地图绘制思路，显示在R中绘制地图主要有三种方式：第一种是利用某些特定R包中自带的地图数据进行绘图；第二种从其他途径获取地理信息数据，调用相应的软件包对数据进行读取，进而绘图；第三种是基于某些供应商的tiles与Google、NASA、高德等网络在线地图相关联，调用其地图数据为自己绘图所用。下面进行举例说明：1.【绘图前准备】爬取丁香园每日疫情数
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2023-06-12 23:21:48
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数据可视化学习<必运行> install.packages(“ggplot”)#主要画图包 install.packages(“gcookbook”)#数据包 library(ggplot2) library(gcookbook)#第一章：基础
read.csv("datafile.csv",sep="\t")#加载分隔符式文件，sep设置分隔符
#数据集中字符串自动转为因子，
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2023-09-01 18:41:43
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KNN是有监督的学习算法，其特点有：1、精度高，对异常值不敏感2、只能处理数值型属性3、计算复杂度高（如已知分类的样本数为n，那么对每个未知分类点要计算n个距离） KNN算法步骤：需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化处理。然后，对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作：1、计算已知类别数据集中的点与当前点（未知分类）的距离。2、按照距离递增排序3、选取与当前距离最小的k
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2023-06-26 22:35:31
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