R语言dplyr包的数据处理、分析函数在日常数据处理过程中难免会遇到些难处理的，选取更适合的函数分割、筛选、合并等实在是大快人心！利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析，及为后续数据建模创造环境；本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by、select、summarise。1、数据筛选函数：#
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2023-08-17 16:38:33
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1. 矩阵的广义逆library(MASS)?ginv2. 画三维图library(lattice)
x=seq(1:10)
y=seq(1:10)
z=seq(1:10)
print(cloud(z~x*y))3. &nb
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2023-06-21 16:39:04
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##### 5.2 数据预处理 ######数据分割、缺失值处理、剔除近零方差变量、剔除高度线性相关变量、数据标准化### 载入数据和相应包 #### 清空工作目录rm(list = ls())# 加载机器学习包# install.packages(caret)library(caret)##1.读入数据# 加载数据dat = read.csv('相亲数据2.csv', fileEncoding
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2023-06-25 10:08:46
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### R语言对指标进行聚类分析
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用R语言对指标进行聚类分析。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备数据 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 计算相似度矩阵 |
| 步骤4 | 聚类算法 |
| 步骤5 | 可视化结果 |
现在让我们一步步来完成这些步骤。
#### 步骤
原创
2023-07-23 05:54:43
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# R语言对变量进行聚类
在数据分析和机器学习领域，聚类是一种常用的技术，用于将相似的数据点分组到一起。R语言作为一种流行的数据分析工具，提供了多种方法和函数来对变量进行聚类分析。本文将介绍如何使用R语言进行聚类，并提供代码示例。
## 聚类概述
聚类是一种无监督学习方法，它通过将数据点分组到具有相似特征的类别中，来揭示数据中的隐藏模式和结构。聚类可以帮助我们发现数据集中的相似性和差异性，并
原创
2024-01-03 07:05:44
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RWordseg包文本分词library(rJava)
library(Rwordseg)文本分词text = “今天天气真好呀，好想出去玩”
segmentCN(text) # 对"雷克萨斯品牌"进行分词insertWords(c(“气”)) # 导入词汇
segmentCN(text) # 导入词汇后再次分词
deleteWords(c(“气”)) # 删除词汇
segmentCN(
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2023-06-21 18:34:36
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# R语言对数据进行分析
R语言是一种广泛应用于数据分析和统计学领域的开源编程语言。它具有丰富的数据处理和可视化功能，能够帮助用户更好地理解和利用数据。在本文中，我们将介绍如何使用R语言对数据进行分析，并通过代码示例来演示其强大的功能。
## 数据处理
在进行数据分析之前，我们首先需要加载数据到R语言环境中。R语言支持多种数据格式，包括CSV、Excel、SQL等。以CSV文件为例，我们可以
原创
2024-04-12 05:07:08
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# R语言对Counts进行对数转换
在数据分析和统计建模中，数据的预处理是至关重要的一个环节。尤其是在计数数据（counts）分析中，许多统计方法对于数据的分布有特定的假设，正确的转换可以提高模型的表现。本文将介绍如何使用R语言对计数数据进行对数转换（log transformation），并结合实例和图示，帮助读者更好地理解这一过程。
## 为什么进行对数转换？
对数转换的主要目的是减少
这一节分类列出常用的函数，需要时可以参看帮助。
基本
一、数据管理
vector：向量
numeric：数值型向量
logical：逻辑型向量
character；字符型向量
list：列表
data.frame：数据框
c：连接为向量或列表
length：求长度
subset：求子集
seq，from:to，sequen
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2023-08-15 11:49:45
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前言：在R中，和排序相关的函数主要有三个：sort()，rank()，order()。 sort(x)是对向量x进行排序，返回值排序后的数值向量。rank()是求秩的函数，它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”。而order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置。 下面以一小段R代码来举例说明：> x<-c(97,93,85,74,32,100,99,
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2023-06-21 16:43:20
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第一章：引言1.1r的起源与发展111r的产生与演化r是一种开源的脚本语言，在数据分析，预测及数据可视化领域有很大帮助。r是对s语言的继承和发展。112r的特点①适用于统计计算，机器学习②简单易学，高度灵活③支持强大可视化功能④代码形式简洁举个例子：>n<-floor(rnorm(2500,100,10))>t<-table(n)>barplot(t)生成一个包含25
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2023-09-19 20:20:44
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续上篇文章，总结下wordcloud2包，主要的函数包括wordcloud2()和letterword(),其中wordcloud2函数用于生成文字云，而letterword能将词云设置成文字形状，接下来分别介绍这两个函数。wordcloud2函数wordcloud2(data, size = 1, minSize = 0, gridSize = 0,
fontFamily = 'Seg
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2024-01-04 07:31:59
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R语言的矩阵、列表、数据框矩阵矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。向量是一维的，而矩阵是二维的，需要有行和列。在R软件中，矩阵是有维数的向量，这里的矩阵元素可以是数值型，字符型或者逻辑型，但是每个元素必须都拥有相同的模式，这个和向量一致。> m <- matrix(1:20,nrow = 4,ncol = 5)
> m
[,1] [,2] [,3] [,4] [
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2023-06-21 16:41:11
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# R语言对数经验生存函数的应用
在统计学和生物医学研究领域，生存分析是一种重要的技术，尤其是在药物效果、疾病进展等领域的研究中。生存分析的核心是生存函数，它用于描述时间事件发生的概率分布。对数经验生存函数是一种生存分析方法，能有效地分析和展示生存数据。
## 什么是对数经验生存函数？
对数经验生存函数（Log-Ordinal Survival Function）是指在生存分析中，利用经验生
作者：黄天元，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应用。前言本章节介绍如何根据条件对表格进行过滤，主要使用filter函数进行实现。首先加载需要的包和数据，我们会用到R语言自带的mtcars数据集。首先我们把行的名称转化为一列数据，名为rownams。然后，把数据库转化为tibble格式，存在mtcars1变量中。
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2023-06-25 14:06:52
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# 如何实现“r语言对矩阵每行求和函数”
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在R语言中实现对矩阵每行求和的函数。这个过程分为几个步骤，我将用表格展示这些步骤，然后详细说明每一步需要做什么，包括使用的代码和代码的注释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始);
B(导入矩阵数据);
C(对每行求和);
D(输
原创
2024-05-28 03:42:28
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# R语言对多个txt文件进行合并
在数据分析的过程中，我们经常遇到需要合并多个文件的情况。特别是当数据被拆分为多个文件存储时，我们需要将这些文件合并为一个文件以方便后续处理。在本文中，我们将介绍如何使用R语言对多个txt文件进行合并。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保R语言已经安装在我们的计算机上。如果你还没有安装R，可以从[R官网](
## 数据准备
在开始合并文件之前，我们
原创
2024-01-17 11:46:12
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玩转数据可视化之R语言ggplot2?个人主页：JoJo的数据分析历险记
?个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生?如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏本系列主要介绍R语言ggplot2的使用参考资料:ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis文章目录玩转数据可视化之R语言ggplot2?8.ggplot
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2023-06-25 10:08:26
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作者：姚某某本节主要总结「数据分析」的「主成分分析」和「因子分析」的思想。通过学习《 R 语言实战 》关于这两种方法的解释，我们很容易理解这两种方法其存在的意义。——降维。我们将要面对的数据实在是太大，变量实在太多，因此计算机所承受的压力也会越来越大。信息过度复杂是多变量数据最大的挑战之一，特别是在还要考虑变量间交互关系的时候，变量增加时交互关系的量是按阶乘关系在往上涨的，所以降维在很多时候能够起
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2023-09-14 08:51:16
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# 如何使用R语言绘制对数经验生存函数图
对于刚入行的小白开发者来说，使用R语言进行生存分析看似复杂，但如果按照步骤来进行，将会变得简单明了。本文将指导你如何绘制对数经验生存函数图。以下是实现的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
| 1 | 安装需要
