R语言常用界面操作功能操作帮助help(nnet) = ?nnet =??nnet清除命令框中所有显示内容Ctrl+L清除R空间中内存变量rm(list=ls())、gc()获取或者设置当前工作目录getwd、setwd保存指定文件或者从磁盘中读取出来save、load读入、读出文件read.table、wirte.table、read.csv、write.csv函数的定义：R语言的函数定义的基本
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2023-06-20 13:12:23
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期望值(expected value) 描述随机变量水平的统计量方差 描述离散程度的统计量 分布函数 概率密度函数 分布律 概率密度函数 与 分布函数 关系连续型概率分布对于概率密度函数为 的连续型随机变量，期望值为: 对于概率密度函数为 的连续型随机变量，方差 为:正态分布正态分布：分布函数 设 是均值， 是方差，对于任意的变量 , 其正态分布的分布函数：pnorm(x, mu
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2023-09-01 23:07:49
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以作业为例要求：Copy and Paste Your R Output From the R Script (or the output of Excel)步骤：首先打开RStudio，输入以下代码，目的是导入数据v <- c(27, 27, 27, 28, 27, 25, 25, 28, 26, 28, 26, 28, 31, 30, 26, 26)其中v 是包含直
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2023-05-22 11:07:41
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第六章、高级聚类算法1. DBSCAN算法和电子商务客户分类分析1.1DBSCAN算法 通过定义数据点空间的密度和密度度量，这些类可以建模成数据空间中具有某种密度的截面。 在有噪声的情况下基于密度的空间聚类应用算法（Density Based Spatial Cluste
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2024-06-10 10:20:21
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1、测试数据test <- c(5.3, 5.6,
0.7, 0.6,
1.3,
2.8, 2.9, 2.1, 2.4,
3.7,
4.2, 4.9, 4.7, 4.8, 4.2) 2、生成统计节点breaks <- seq(0, 6
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2023-05-18 14:01:05
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方法一：R语言w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,
+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)
hist(w, freq = FALSE)
lines(density(w), col = "blue")
x <- 44:76
lines(x, dnorm(x
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2023-06-25 09:53:00
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文章目录1．对数据集进行加载、预处理集可视化1.1 加载数据集1.2 数据预处理1.3 将样本点进行可视化2．密度聚类（DBSCAN 算法）2.1 加载程序包2.2 设置聚类参数阈值并可视化2.3 密度聚类3．层次聚类（hclust算法）3.1 层次聚类3.2 层次聚类参数调整并展示结果4．期望最大化聚类（Mclust算法）4.1 期望最大化聚类并获取相关信息4.2 结果图形展示2维密度图3维密
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2023-08-13 23:41:16
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逆变换法生成随机数：一、概念解释1、PDF2、PMF3、CDF二、连续型情况举例三、离散型情况举例 一、概念解释1、PDFprobability density function 概率密度函数，简称密度函数。连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数借陈希孺老师所著的《概率论与数理统计》中关于概率密度函数的释义以方便理解概念。2、PMFpro
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2023-06-21 16:44:40
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R语言|4. 轻松绘制临床基线表Table 1 regular table regularTable 1是总结研究样本中变量组成及变量间关系的一张表。R语言可以通过几行代码快速生成Table 1。本期用到的是“tableone”，是我制作Table 1时最喜欢用的包，今天分享给大家，觉得有用的小伙伴希望多加点赞转发支持。目录一.文献中的Tabl 1二. tableone包制作Table
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2023-11-22 21:23:50
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# 使用 R 语言绘制直方图的频率步骤指南
## 引言
在数据分析中，直方图是一种非常有效的可视化工具，用于显示数据分布。本文将详细介绍如何在 R 语言中实现直方图的频率（hist R语言 频率）。即使你是一名刚入行的小白，也可以通过这篇文章学习到如何使用 R 语言创建直方图。
## 实现流程
为了帮助你更好地理解整个过程，下面的表格展示了创建直方图的步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-19 06:46:38
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# 如何实现R语言频率图
## 整体流程
为了实现R语言的频率图，需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|----------|----------------------|
| 步骤一 | 安装R语言 |
| 步骤二 | 准备数据集 |
| 步骤三 | 创建频率表
原创
2024-06-19 06:33:20
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数据分布可视化直方图 hist()
用矩形的宽度和高度(即面积)来表示频数分布hist(x, breaks = "Sturges", freq=NULL, probability = !freq,
include.lowest = TRUE, right = TRUE,
density=NULL, angle = 45, col=NULL, border = NULL,
main = pas
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2023-08-28 09:06:11
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# R语言密度估计科普文章
密度估计是统计学中一项重要的技术，主要用于描述一个随机变量的分布情况。通过密度估计，我们可以对数据进行可视化，理解数据的分布特征。在R语言中，密度估计的实现非常简单，本文将向你介绍何为密度估计，并给出相应的R代码示例。
## 一、密度估计的概念
密度估计法可以看作是对数据分布的一种非参数估计。相较于直方图，密度估计提供了一种更为平滑的方式来展示数据的分布。常见的密
原创
2024-10-23 06:39:16
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# 如何在R语言中绘制核密度图
核密度图是一种平滑后的数据分布可视化工具，它可以帮助我们理解数据的分布特征。在这篇文章中，我们将详细讲述如何使用R语言绘制核密度图。首先，我们会划分出整个流程，然后逐步实现每个步骤，并提供相应的代码示例及注释。
## 核密度图绘制流程
下面是绘制核密度图的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------|
| 1
接R语言笔记3--实例1R语言中的可视化函数分为两大类，探索性可视化（陌生数据集，不了解，需要探索里面的信息；偏重于快速，方便的工具）和解释性可视化（完全了解数据集，里面的故事需要讲解别人；偏重全面，美观的工具）。R语言中的绘图包： graphics(自带) >探索性 lattice >探索性 ggplot2 >解释性
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2024-01-30 22:51:22
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## R语言密度聚类实现流程
### 1. 密度聚类介绍
密度聚类是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为若干个可以自由形成任意形状的聚类。该算法对于不规则形状和噪声数据的聚类有较好的效果。
### 2. 密度聚类步骤
下面是实现密度聚类的一般步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[数据预处理]
B --> C[计算密度]
原创
2023-08-28 11:22:51
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关于基本的直方图设置、纵坐标对数变换以及基本的颜色设置，可以参考R语言ggplot2直方图设置。 本文使用的数据为：R语言自带的mtcars数据集的mpg变量。以下内容中将首先给出目标图片和代码，并逐一解释。欢迎批评指正！ 目录1. 图片及所有代码2. 按步骤说明2.1 最基本的直方图（颜色，柱宽，位置）2.2 在直方图上加密度曲线2.3 添加（修改）标题与横纵轴名称，并修改标题格式。2.4 添加
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2023-08-31 09:32:16
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核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出，又名Parzen窗（Parzen window）。 假设我们有n个数X1-Xn,我们要计算某一个数X的概率密度有多大。核密度估计的方法是这样的： &nbs
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2024-01-02 20:55:44
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我们先看一下别人家文章中的核密度图。那么，怎么做出这样的图呢？这种核密度图到底想表达或表现什么呢？核密度图的绘制所谓“眼过千遍不如手过一遍”，数据我们这里用Wikipedia文中的这6个数： −2.1, −1.3,−0.4，1.9，5.1，6.2。我们用ggplot2绘制这6个数的核密度图（两种方法，代码对应下图的p1和p2）、直方图和密度图的组合比较（下图p3）,与其“镜像翻转”数列“相加”后新
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2023-07-05 22:10:19
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作者：张丹前言聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术，k-Means聚类是被用的最广泛的也最容易理解的一种。除了K-Means的方法，其实还有很多种不同的聚类方法，本文将给大家介绍基于密度的聚类，我们可以通过使用dbscan包来实现。目录一、DBSCAN基于密度的聚类二、dbscan包介绍三、kNN()函数使用四、dbscan()函数使用五、hdbscan()函数使用 一、DBSCAN基
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2023-09-14 09:44:38
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