# 学习实现R语言中的多层复杂网络
在本文中，我们将一步步地学习如何在R语言中实现多层复杂网络的分析。多层复杂网络是一种由多个相互关联的网络组成的结构。下面是这个流程的概述，以帮助你理解实现的步骤。
## 实现步骤概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------|
| 1 | 设置R环
原创
2024-09-25 07:48:43
427阅读
1.4 社交网络挖掘正如我们前面提到的，数据挖掘是从数据中发现一个模型，社交网络挖掘就是从表示社交网络的图形数据中发现模型。社交网络挖掘是网络数据挖掘的一个应用，比较流行的应用有社会科学和文献计量学、PageRank和HITS算法、粗粒度图模型的不足、增强模型和技术、主题提取的评估以及网络的评估与建模。社交网络当涉及社交网络的讨论时，你会想到Facebook、Google+和LinkedIn等。社
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2023-09-16 14:27:14
259阅读
文章目录背景R-CNN的工作流程R-CNN模型预训练使用Selective Search找出候选区域核心将候选区域resize成CNN输入的尺寸fine-tuning训练二元分类器回归模型 网上看了很多关于R-CNN的理解，讲的都非常细致，但是读者很容易就抓不住论文所介绍的方法核心和思路。我觉得一种新技术最好的方法是先抓住方法的框架，然后再去深究方法里面的细节，或许这才可以不失主次之分。 背景
R包WGCNA---转录组WGCNA共表达网络构建（无表型信息）1. 下载R包WGCNA2. 运行步骤2.1参数筛选和模块计算2.2 全部基因所属模块信息输出2.3 计算KME值并输出筛选基因结果2.4 导出Cytoscape格式网络数据2.5 从TOM矩阵中提取固定基因集的Cytoscape数据参考 最近有一个需求，需要使用多个分组的RNA-seq数据（包含CK在内共30个处理）进行共表达网
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2023-09-18 15:58:04
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R语言中已经有许多用于神经网络的package。例如nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。但以上各包均围绕着BP网络，并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型。而新出炉的RSNNS包则在这方面有了极
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2023-08-09 11:10:42
160阅读
# 如何实现复杂网络R语言igraph
## 整体流程
下面是实现复杂网络R语言igraph的整体流程：
```mermaid
erDiagram
理解问题 --> 下载igraph包
下载igraph包 --> 导入数据
导入数据 --> 创建网络对象
创建网络对象 --> 绘制网络图
```
## 具体步骤
### 1. 理解问题
在开始实现复杂网络
原创
2024-04-30 04:52:34
101阅读
现实世界中充满了网络世界，铁路线路网络、航空网络和人际关系网络。复杂网络是大量真实复杂系统的拓扑关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。复杂网络简介在复杂网络分析的帮助下，我们期望将复杂的东西简化，找到隐藏的拓扑关系的新结构，找到节点与节点之间的规律，同时将数据可视化。本文中我们被要求对上海公交路线数据进行可视化。相关视频读取数据ljhdat1=readLines("E:/shanghai_
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2023-06-25 13:01:54
142阅读
4. 因子 因子提供一种简单而又紧凑的形式来处理分类数据。因子用level来表示所有可能的取值。对于数据集中取值个数固定的分类数据，因子特别有用，图形函数和汇总函数就充分利用了因子这种优点。 R软件内部以数值编码方式来存储因子值，这
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2023-06-25 15:24:18
178阅读
limma 包的normalizeBetweenArrays和其他数据矫正方法2.normalizeBetweenArrays只能是在同一个数据集里面用来去除样本的差异，不同数据集需要用limma 的 removeBatchEffect函数 去除批次效应数据矫正前.png可以看到，肿瘤样品的表达量整体就比正常对照样品的表达量高出一大截，这样的数据进行后续分析，就会出现大量的上调
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2023-09-21 10:22:37
2309阅读
聊一聊R的基本绘图参数
砍柴问樵夫 R语言除了具有优秀的数据处理能力外，对于数据的展现也具有极其灵活和强大的作用。 R语言绘图函数主要包括：低级绘图函数，高级绘图函数，扩展绘图包函数。 基本绘图参数。 我们浏览一下R语言中的基本图形参数。 pch：点的符号，指定绘制点时使用的符号。x<-rep(1:5,times=6)
y<-rep(1:6,each=5)
pl
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2023-10-25 22:02:31
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工作空间函数名称功能getwd()/dir.create()显示/创建当前目录setwd("dir")设置当前目录savehistory("file")/loadhistory("file")保存/读取历史命令save.image("file")/load("file")保存/读取工作空间输入输出执行脚本 source("file")
文本输出 sink("file") e.g sink("out
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2023-07-21 20:28:01
224阅读
这里总结一下，今天老师上课的内容。我觉得跟着老师，我能学到好多东西。我要消化。我突然觉得自己很卑微，因为有那么多东西需要学习的。但是 复习的侧重点在：什么是自己知道的？什么是自己不知道的？缺什么补什么？R基础知识整理（查漏补缺）S1：identicalidentical(a,i) #既检验数值又检验数据类型
i==m== 仅仅是数值的比较；identical 则同时包括数值和属性的比较；S2: s
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2023-09-08 23:08:28
255阅读
R的基本运算a = c(1,2,3,4)
b = c(3,4,5,6)
print(a + b)
print(a ^ b) # a ** b
print(a %% b) # 整除取余
print(a %/% b) # 整除
v <- a # 向左赋值
b -> w # 向右赋值
ls() # 列出所有变量
print( 1 %in% v) # 相当于 in
print
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2023-07-09 17:37:54
146阅读
mega 2560板子在3d打印机中相当于大脑，控制这所有的3d打印配件来完成复杂的打印工作，但mega2560不能直接使用，需要上传（upload）固件（firmware）才可以使用。 1、下载固件——Marlin由于Marlin固件的强大功能和简单易用，所以这里暂时只介绍Marlin固件。Marlin原版下载地址（很多参数都需要自己配置）：我自己配置的Marlin固件大部分参数已经改好：htt
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2023-12-20 22:13:39
144阅读
# 如何在R语言中删除复杂网络节点
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在R语言中删除复杂网络中的节点。首先，我们需要了解整个过程的流程，然后逐步执行每一步所需的操作和代码。让我们开始吧！
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 创建网络
创建网络 --> 删除节点
删除节点 --> 结束
原创
2024-04-28 04:31:42
161阅读
介绍知春里@伟仔不知名数据科学家。持续写《数据分析》和《数据产品》的系列文章，欢迎关注。01选R还是Python？ “球鞋是买阿迪还是买耐克？” “午餐吃肯德基还是麦当劳？” “拿到阿里和腾讯的Offer，去哪一家？” &n
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2023-08-21 15:46:19
294阅读
# R语言复杂网络回归分析入门
复杂网络回归分析是一种强大的统计工具，可以用来分析和建模复杂系统中的变量关系。这篇文章将为你介绍如何在R语言中进行复杂网络回归分析，包括具体的步骤和相应的代码示例。
## 流程图
首先，让我们通过流程图来概述整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据]
B --> C[建立网络模型]
原创
2024-08-24 08:41:24
141阅读
R语言与统计分析之 探索性数据分析篇 一、R语言中的统计概念 1、随机实验： 可在相同 2、随机事件 均值u:这个很好理解 R函数:mean中位数:对序列排序后,排在中间的数,需要特别注意的是如果序列为偶数,中位数是中间两个数平均值. R函数:median百分位数:也是顺序统计量,设百分数为p,n是样本个数,则p位数指:np为小数,ceiling(np)+1,np为整数,则p位数:(x
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2023-10-30 21:26:24
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数据的分布特征：分布的集中趋势，反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度(平均数，中位数，四分位数，众数)分布的离散程度，反应各数据远离其中心值的趋势(极差，四分位差，方差，标准差，离散系数)分布的形状，反应数据分布的偏斜程度和峰度(偏态系数，峰度系数)#######################平均数(均值)：一组数据相加后除以数据的个数而得到结果，称为平均数(mean)中位数：一组数据排序后处于
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2023-06-25 15:23:03
270阅读
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2024-04-13 06:56:59
123阅读
