本文对应《R语言实战》前3章，因为里面大部分内容已经比较熟悉，所以在这里只是起一个索引的作用。第1章 R语言介绍获取帮助函数help(), ?查看函数帮助example()使用函数示例vignette()列出vignette文档vignette(“svmdoc”)打开对应文档 管理工作空间getwd()显示当前工作目
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2023-08-11 17:11:29
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R语言聚类分析案例在 mclust 包中包含一个 diabetes 数据集（加载 mclust 包后，可通过代码“head(diabetes)”查看数据的前 5 行，通过“?diabetes”查看每个变量的具体意义），该数据集包含 145 名糖尿病患者的三个指标的测量数据，针对该数据集，请进行如下分析： （1）只考虑 3 个指标数据，使用 k-means 聚类对数据进行聚类分析，找到合适的聚类数目
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2023-11-17 23:53:04
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笔者寄语：情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高，笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。主要包括以下内容：1、批量读取txt字符文件（导入、文本内容逐行读取、加入文档名字）、2、文本清洗（一级清洗，去标点；二级清洗去内容；三级清洗，去停用词）3、词典之间匹配（有主键join、词库匹配%in%）4、分词之后档案id+label的加入5、情感打分（关联情感词join、情感分数aggerate
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2023-12-30 20:53:29
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R语言pheatmap r语言pheatmap双标签
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2023-06-02 01:18:50
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ggplot2简介: 在2005年开始出现,吸取了基础绘图系统和lattice绘图系统的优点,并利用一个强大的模型来对其进行改进,这一模型基于之前所述的一系列准则, 能够创建任意类型的统计图形1.导入包 library(maps)
library(maptools)
library(rgdal)
library(plyr)
library(MASS)
library(dplyr)
li
目录目录1.引言2.安装，数据的读取和保存不讲。这个有别的大佬讲了，没有创新点。3.标准方法3.1 固定效应模型与随机效应模型3.1.1 连续型结果的数据测量3.1.2 固定效应模型3.1.3 随机效应模型3.1.4 异质性检验3.1.5 亚组分析3.1.6 其他结果的meta分析3.1.7 总结3.2 二元结果的meta分析3.3 异质性与meta回归4.进阶操作（将在后续部分讲，敬请期待）4.
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2023-08-21 10:10:29
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在前面的章节中，我们已经探讨了2种SCI单因素表的制作方法，今天我们来将第三种表，其实这三种表已经涵盖了绝大部分的SCI的单因素表，只要您有心，绝对可以做出来。今天我们来看看这第三种，这种就像是第二种的加强版，先把产妇分为未生育的和已经生育的，再在里面比较两个人群前置胎盘患者的关系。 我们还是使用既往的乳腺癌的数据 age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结
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2023-10-25 18:55:49
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一、R语言介绍1、免费的统计软件。 具有顶尖的统计功能。其他统计软件多多少少会收费。课程大纲1、什么是数据？通常数据被认为是狭义上的数字，现在数字的含义被拓宽了，不仅是数字，也可以是字符、字母或者是文字。 比如：天气，食谱，等等。2、数据分析（1）分析商品的价格走势，从而做出预判，进一步进行选择。 （2）数据分析的过程：数据采集：APP偷偷采集网页浏览记录。有的安卓 app 手电筒也要访问通讯录的
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2023-09-19 12:28:24
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主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽
使用的数据nations.csv 第3周及以后使用的来自世界银行指标门户的数据。warming.csv 有关1880年至2017年全球年平均温度 。yearvalue 全球平均温度，与1900-2000年的平均温度相比。simulations.csv美国国家航空航天局（NASA）对历史温度的模拟数据，估计了自然和人为因素对气候的影响， 包含以下变量：yeartype&
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2023-09-27 08:27:28
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总览:不但所有网页都需要有标题,而且如果标记正确的话,他们能为网页设计和易用性增色不少.从外观来说,网页的标题通常是使用较大的字号,或许会用和主体文字不同的颜色或者字体.标题的作用是"简要的描述往后章节所讨论的主题",W3C这样描述 — 显示网页内各个段落的概要.怎样来创建一个页面标题来使得我们要展现的信息得到最有效的利用?在这个章节中,我们将研究几种常用的处理标题的方法,试着从中找出其中一种对我
Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台一、Meta
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2023-08-14 09:23:37
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方差分析，是统计中的基础分析方法，也是我们在分析数据时经常使用的方法。下面我总结一下R语言如何对常用的方差分析进行操作。1. 方差分析的假定 上面这个思维导图，也可以看出，方差分析有三大假定：正态，独立和齐次，如果不满足，可以使用广义线性模型或者混合线性模型，或者广义线性混合模型去分析。「本次我们的主题有：」2. 数据来源这里，我们使用的数据来源于R包agridat，它是讲农业相关的论文，书籍中相
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2023-07-05 19:57:56
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统计参考书：《统计建模与R软件》用于管理R工作空间的函数： 常用R对象：向量c() 矩阵matrix() 数组array() 数据框dataframe() 列表list() 因子factor() 创建向量和矩阵 产生向量 Seq()函数 ——以指定的规律产生向量 产生字母序列letters which()函数——直接用返回的都是下标 rev()函数 ——向量颠倒 so
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2023-05-18 11:21:02
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Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程针对
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2023-06-20 14:45:05
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# 如何实现多标签分类R语言
## 一、流程概述
在R语言中实现多标签分类，通常可以使用机器学习中的多标签分类算法，如Random Forest、Support Vector Machine等。下面是实现多标签分类的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | ------ |
| 1 | 数据准备：准备带有多个标签的数据集 |
| 2 | 数据预处理：对数据集进行处理，包括缺失值
原创
2024-06-29 05:49:12
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```mermaid
stateDiagram
开始 --> 步骤1: 熟悉r语言绘图基础知识
步骤1 --> 步骤2: 导入数据
步骤2 --> 步骤3: 绘制图形
步骤3 --> 结束
```
在R语言中，绘图加标签的功能是非常常见和重要的。如果你想要实现在R语言绘图时添加标签的功能，下面我将帮助你一步步完成。
### 步骤1: 熟悉r语言绘图基础知识
在
原创
2024-05-19 05:06:42
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在数据科学与统计分析领域，R语言以其强大的数据处理能力和可视化功能备受赞誉。在本篇博文中，我们将重点讨论如何在R中使用贴标签函数的技术细节，帮助大家轻松掌握这一重要技能。
首先，我们的环境准备环节至关重要。确保系统中已经安装了R和RStudio。在这之前，请参考以下依赖安装指南：
```bash
# 对于Ubuntu用户
sudo apt-get update
sudo apt-get ins
# 从标签到向量：R语言中的标签转向量
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要处理包含类别信息的数据，即标签。在R语言中，标签通常以字符形式存在，但在进行建模或分析时，我们通常需要将这些标签转换为数值型向量。本文将介绍如何在R语言中将标签转向量，并提供简单的代码示例。
## 标签转向量的方法
在R语言中，我们可以使用`factor`和`as.numeric`函数将标签转换为数值型向量。具体步
原创
2024-06-28 06:03:00
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主成分分析和探索性因子分析是用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法，能解决信息过度复杂的多变量数据问题。主成分分析PCA：一种数据降维技巧，将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分探索性因子分析EFA：用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小的，潜在的隐藏的结构来揭示已观测到的，显式的变量间的关系. R基础安装包中提供了PCA和EFA函数分别为princ
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2023-07-08 18:02:09
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