R语言数据的可视化-星图和脸谱图星图和脸谱图函数使用说明以下内容全部来自《统计学——基于R》书本的学习星图可以针对一个二维矩阵的两组变量分别建立表格。用P个变量圆P等分，将p个半径连接，形成一个p边型。n个样本形成n个p边形，称为星图。注意需要将表格的数据转换成矩阵形式，并保存 例：现有数据表：这是RData格式的文件，除了第一行的为指标，其他的都是数据将数据框转换为矩阵形式matrix2_3&l
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2023-09-29 20:36:28
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# 如何在R语言中实现脸谱图（Network Graph）
在数据科学与社交网络分析中，脸谱图（也称为网络图）是一种重要的可视化工具。作为一名刚入行的小白，你可能会对如何使用R语言来创建脸谱图感到困惑。本文将引导你完成这一过程，并提供所需的代码和注释。
## 整体流程
下面是创建脸谱图的整体流程表格：
| 步骤 | 描述
.Chernoff face是由美国统计学家Chernoff在1976年率先提出的，用脸谱来分析多维度数据，即将P个维度的数据用人脸部位的形状或大小来表征。他首先将该方法用于聚类分析，引起了各国统计学家的极大兴趣，并对他的画法作出了改进，一些统计软件也收入了脸谱图分析法，国内也有很多研究工作者将该方法应用于多元统计分析中。脸谱图分析法的基本思想是由15-18个指标决定脸部特征，若实际资料变量更多将
原创：黄小仙今天要给大家介绍的Pie chart（饼图），本来是不打算写这个的，因为用Excel画饼图实在是太方便了。本着能少动一下是一下的懒人原则，是不打算用R画的，再说，本小仙不是掌握了R作图大器ggplot2么，实在需要用的时候我就一句ggplot()+geom_pie()不就搞定了。 结果后来用Excel画饼图调整颜色、大小的时候着实有些崩溃。习惯了几句代码就出图之后，没有办法再忍受手动操
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2023-07-27 16:40:23
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# 使用R语言绘制脸谱图的入门指南
在数据可视化中，脸谱图（face plot）是一种用于展示多变量数据的图形，尤其适用于表征某些现象的不同模式和相互关系。本文将介绍使用R语言创建脸谱图的基本方法，并通过代码示例进一步阐述。
## 脸谱图的基本概念
脸谱图通常用于展示多个变量之间的协同关系，能够帮助我们发现数据的潜在结构。每个变量以一个“脸谱”的形式展现，展示出其数据的特征和分布情况。这样，
1.FERET人脸数据库（美国军方） http://www.nist.gov/itl/iad/ig/colorferet.cfm由FERET项目创建,此图像集包含大量的人脸图像，并且每幅图中均只有一个人脸。该集中，同一个人的照片有不同表情，光照，姿态和年龄的变化。包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变
首先，您需要准备一些人脸图像数据进行训练。接着，您可以使用 R 语言中的某些机器学习包，如 caret 包或者 randomForest 包来构建一个人脸识别模型。接下来，我将给出一个简单的示例代码，展示如何使用 randomForest 包来构建一个人脸识别模型。首先，我们需要安装并加载 randomForest 包：install.packages("randomForest")
librar
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2023-05-23 20:14:59
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作者：herain R语言中文社区专栏作者前言从数据需求的角度选择恰当的图表，更好的以图的形式彰显数据的潜在性，规律性，价值性，数据的描述性分析包括用图表展示数据和用统计量描述数据等内容。避免使用图表上的误区，区分扇形图与饼图（很多人都把饼图当作扇形图），不要用时间年份做横轴的条形图（真的很傻），本文将常有的图表根据恰当的用途归位五大类，同时提供R绘图方法。五大类展示【类别频数】的图表
雷达图简介雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。像六边形战士就是说的马龙的力量、速度、技巧、发球、防守、经验六个方面的六维雷达图是六边形的。ggradar介绍我们将用ggradar这个包来绘
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2023-10-24 19:48:18
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1.什么是雷达图？ 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图和折线图是是很相似的，只不过坐标轴由直线坐标轴，变成了极坐标轴。2.绘图前的数据准备 demo数据可以在https://www.
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2023-09-18 16:05:57
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SPSS只能完成主成分分析的一部分环节，主成分得分等计算尚需结合其他工具(如Excel)来完成，这对SPSS用户来说，是极不方便的。小兵建议大家直接采用R语言实现主成分分析，今天先送上一枚案例。使用R语言自带USJudgeRatings法官综合素质评分数据，每位法官均有12项维度打分，我们觉得用12个指标评价一位法官过于复杂了，现在请对12个维度打分变量进行降维处理，造几个主成分来用于综合评价。数
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2023-08-08 14:05:41
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准备数据需要准备两个数据：一个是基因表达谱，另一个是基因的注释（可以为KO注释，也可以是别的什么注释）基因表达谱sample1sample2sample3...gene11.02.02.0...gene23.03.04.0...gene35.05.05.0...gene46.07.09.0..................通路信息geneKOpathwaygene1KO1pathway1gene
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2023-09-04 14:47:27
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拼凑sql
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Patchwork is a package for the R programming language that simplifies data visualization layouts through a simple math-like
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2024-08-06 20:48:21
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以下函数只为满足常用的若干作图需求。
基本作图： plot(x)、plot(x, y) #散点图，最多两个变量
#可使用参数type生成不同的效果图。常用‘l’、‘o’、‘h’，分别为折线图，点线图，垂线图。 #’s'和’S'是折线图，前者是先水平后垂直，后者是先垂直后水平；’n'是不显示，
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2023-10-31 23:48:18
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通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。Boosting算法有很多种，比如梯度推进（Gradient Boosting）、XGBoost、AdaBoost、Ge
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2023-07-24 17:59:08
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C++能解决的瓶颈问题有:由于迭代依赖于之前结果，循环难以简便的向量化运算递归函数，或者是需要对同一个函数运算成千上万次R语言缺少一些高级数据结构和算法我们只需要在代码中写一部分C++代码来就可以处理上面这些问题。后续操作在Windows下进行，你需要安装Rtools，用install.packages("Rcpp")安装新版的Rcpp，最重要一点，你需要保证你R语言时不能是C:/Program
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2023-08-14 10:49:43
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环境空间 ( environment ) 对于刚接触 R 语言的我来说，是比较陌生的。虽然不了解它的运行原理，但也不影响我使用 R 语言。环境空间是 R 语言中关于计算机方面的底层设计，主要用于R语言是环境加载器。通过环境空间，封装了加载器的运行过程，让使用者在不知道底层细节的情况下，可以任意加载使用到的第三方的 R 语言程序包。介绍在R语言中，不管是变量，对象，或者函数，都存在于 R 的环境空间
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2023-09-02 13:55:38
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文章目录柱状图用腻了？试试好看的弦状图弦图简介数据准备代码部分载入R语言包数据导入颜色设定画图保存以上图片Circlize包的所有参数(个性化设置)笔者个性化弦图 柱状图用腻了？试试好看的弦状图作者：郑伟弦图简介总体来讲，弦图是一种可视化微生物物种或基因相对丰度的方法。平时大多数时间我们看到的文章一般都用柱状图表示微生物或者基因的相对丰度，弦图和柱状图最大的区别就在于它不仅可以用来表示微生物物种
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2024-01-08 22:46:43
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R语言中遇到的问题们通配符 %*%矩阵乘法PCA主成分分析#1导入数据
data(iris)#直接导入内置数据集
head(iris)
#2将变量中心化（各数据减去均值）和标准化（并除以标准差）
iris2=scale(iris[,1:4], center=T,scale=T)
head(iris2)
#3计算协方差矩阵
cm1<-cor(iris2)
cm1
#4计算特征值矩阵，得到特征值
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2023-10-25 19:29:39
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R语言这块我最近还挺感兴趣的，有兴趣的同学可以交流交流。先说一下可以做什么图吧，大概可以分为以下几类：1. Distribution 反应数据本身的分布：主要包括小提琴图(个人比较喜欢，和箱线图类似，包含的信息量更大)；箱线图；直方图；密度图；最后一个Ridgeline，其实是多个密度曲线的组合，看起来很酷。2. Correlation 反映数据之间的相关性：散点图；很常用且好用的热图；相关图(同
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2023-07-27 22:50:07
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