# Java整合R语言:一个数据处理的全新视角 在现代数据科学的领域,Java和R语言各自扮演着重要的角色。Java是一种广泛应用的编程语言,特别适用于构建大型企业级应用,而R语言则以其强大的统计分析和可视化功能闻名。不少数据科学家和开发者希望将这两者结合,利用Java的性能和可扩展性,以及R的丰富数据分析功能。这篇文章将探讨如何实现Java和R整合,帮助你在数据处理与分析中得心应手。 ##
原创 10月前
43阅读
easyTCGA:让初学者也能感受"征服"TCGA的喜悦为什么要写这个R包生信数据挖掘必不可少要学习TCGA数据库,但是对于新手,经常卡在第一步:下载和整理数据。第一步完成了,又会卡在第二步,第三步:差异分析,生存分析…对于R语言大神来说都不是问题,非常简单的R语言操作而已。但是对于初学者很难理解。这几步操作又是必不可少的,我自己也经常需要重新下载整理数据。为了简化这几个流程,同时也是让初学者也能
转载 2023-10-25 15:02:59
278阅读
# R语言中的非整合参数 在R语言中,假设我们想要构建一个模型或函数,通常会涉及不同类型的参数。有些参数是整合参数,而另一些则被称为非整合参数。了解非整合参数的概念对提高我们R编程的技能是非常重要的。 ## 什么是非整合参数? 非整合参数通常是与模型或函数的特定实现无关的参数,这些参数往往在整个分析过程中保持不变。相较于整合参数,非整合参数的设置更灵活且可以为多次调用提供不同的输出。通过良好
原创 9月前
213阅读
一、Hadoop概念和核心组件Hadoop用java语言实现,开源。允许用户使用简单的编程实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理。#Hadoop的核心组件:Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储 Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 Hadoop MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算YARN由于支持各种计算引擎运行,不
转载 2023-07-12 13:22:18
40阅读
0. 前言    实际操作中,我们经常需要引入其他表中的列,即将其他表中列加入到表中,需要把两个或者更多的表合并成一个,R语言中有几种常用的几个合并函数。这里主要介绍merge()函数、data.table包以及dplyr包中的合并数据方法。 1. 数据集准备##创建学生信息表 student <- data.frame("name" = c("张三", "李四
集成算法简单介绍以往我们接触过很多算法,而每种算法都有不同的使用领域,例如线性可分和线性不可分。在现实世界里,我们遇到的很多难题往往能用“集体智慧”、“专家汇集”等方式来解决或者更好的解决,那么在机器学习世界里,对于一个复杂的任务,我们能否将很多单一的机器学习算法组合在一起呢,计算出来的结果会比使用单一的算法性能更好吗?集成学习方法就是这样一个思想,他是指通过多个模型的组合,来获得更好的效果,使集
在生物信息学领域,TCGA(癌症基因组图谱)项目提供了大量的临床数据用于研究癌症及其生物标志物。将这些数据整合R语言环境中,对于研究者进行数据分析和模型建立至关重要。这篇文章将详细阐述我们在 R 语言整合 TCGA 临床数据的过程,包括背景、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展等内容。 ### 背景定位 整合 TCGA 临床数据的过程对于生物信息学分析至关重要。我们的目标是高
生存分析指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断,研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法,也称生存率分析或存活率分析。常用于肿瘤等疾病的标志物筛选、疗效及预后的考核。简单地说,比较两组或多组人群随着时间的延续,存活个体的比例变化趋势。活着的个体越少的组危险性越大,对应的基因对疾病影响越大,对应的药物治疗效果越差。生存分析适合于处理时间-事件数据,如下生存时间数
转载 2023-10-25 03:49:41
219阅读
### 将R语言整合到Java语言中的实际应用 在数据科学领域,R语言以其强大的统计分析和数据可视化能力而受到广泛欢迎。与此同时,Java语言因其跨平台特性和强大的性能被广泛应用于企业级应用中。如何将这两种语言有效地整合在一起,成为了许多开发者的关注点。本文将探讨如何通过Java调用R语言以及一个具体的实现示例。 #### 整合的动机与方法 在某些实际场景中,团队可能会使用Java来构建主应
原创 8月前
28阅读
一、数据内容结构简介以月为单位,每个文件代表一个月,每个文件中包括所有站点的详细数据(可能是全国的气象站点)"中国地面气候资料日值数据集(V3.0)"包含了中国699个基准、基本气象站1951年1月以来本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。如图,其中各列含义依次为“站点”,“纬度”,“经度”,“海拔”, “年”,“月”,“日”,“平均气温”, “最
下载的气象数据大多是NetCDF格式,也即.nc文档。在R中处理这类数据,可以用ncdf包或ncdf4包,最近把R更新为3.3.2版本后发现ncdf包不支持了,只能用ncdf4包,用法差不多,在这里记录一下。 常用函数: 打开.nc文档 关闭.nc文档 新建.nc文档 读取变量数据 读取变量属性 设定变量 设定维度 添加变量 写入变量数据 写入变量属性 一、读取.nc格式数据 1、nc_open
我前面写过 单基因GSEA分析策略(数据分析免费做活动继续) ,然后马上就碰到了一个求助,复现下面的图表!发表在Cancer Management and Research的简单数据挖掘杂志:Apolipoprotein C1 (APOC1) promotes tumor progression via MAPK signaling pathways in colorectal cancer,仔细
1 TCGA Code Table1.1 Data LevelsLevel NumberDefinition1Raw data2Normalized data3Aggregated data4Regions of Interest data0No Level1.2 Portion / Analyte CodesCodeDefinitionDDNAGWhole Genome Amplificatio
转载 2024-06-25 10:11:18
16阅读
概述最近,我们使用贝叶斯非参数(BNP)混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)推断。在这篇文章中,我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中,我们将采用参数化的广义线性混合模型,并展示如何切换到非参数化的随机效应表示,避免了正态分布的随机效应假设。使用Dirichlet Process Mixture模型进行基本密度估计提供了通过Dirichlet过程混合(D
CNN训练注意事项 1.用Mini-batch SGD对神经网络做训练的过程如下:不断循环 :①  采样一个 batch 数据( ( 比如 32 张 )②前向计算得到损失 loss③  反向传播计算梯度( 一个 batch)④  用这部分梯度迭代更新权重参数2.去均值去均值一般有两种方式:第一种是在每个像素点都算出3个颜色通道上的平均值,然后对应减去,如AlexNet。 第二种是在整个样
转载 2024-06-17 21:12:25
184阅读
假设检验:参数检验运用样本的统计量来估计总体的参数,如用样本均值估计总体均值,用样本标准差估计总体标准差。 非参数检验则不考虑数据的具体值,而更多地运用了数据大小排序的信息,因此不可能以此估计总体的参数1.原假设和备择假设 原假设(null hypothesis)——原假设又称“ 0假设”,总是有符号 =, ≥ 或≤,表示为 H0。是研究者想收集证据予以反对的假设(生产实践中常对应正常情形
简介由美国05年发起的癌症和肿瘤基因图谱(TCGA,The Cancer Genome Atlas)计划,旨在应用基因组分析技术研究癌症中的基因组变化,做了大规模的基因组测序,样本量过万,包含了三十多种癌症,其中尤其宝贵的是这些样本都有很详细的预后随访信息。TCGA提供了大量的深度测序数据,包括Gene expression, DNA methylation, Copy Number Varian
前言Oozie是什么呢?按官方说法:Oozie是一个基于工作流引擎的服务器,其中每个工作流的任务可以是Hadoop的Map/Reduce作业或者Pig作业等。Oozie是运行于Java servlet容器上的一个java web应用。Oozie的目的是按照DAG(有向无环图)调度一系列的Map/Reduce或者Pig任务。Oozie 工作流由hPDL(Hadoop Process Definiti
转载 2023-09-20 10:40:02
52阅读
R语言中aggregate函数 1、测试数据1 name <- LETTERS[1:8] gender <- c("M","F","F","M","F","M","M","F") age <- c(30,20,40,40,30,20,30,20) height <- c(100,200,300,20
转载 2021-04-25 17:37:00
2156阅读
2评论
1.部分排序MapReduce默认就是在每个分区里进行排序2.完全排序在所有的分区中,整体有序                1)使用一个reduce             2)自定义分区函数不同的key进入的到不同的
转载 2023-09-13 11:40:49
43阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5