R版本:3.4.4最新的R官网取消了mvpart,有需要的可以留言或者加微信,我用R3.6.1版本的显示这个不能使用。还需要安装java环境,下载jdk,配置环境变量。draw.tree函数:绘制树状图J48函数:实现C4.5算法maptree:提供draw.tree函数mvpart:提供数据集car.test.framepost函数:对rpart()结果绘制演示图prune.rpart(
转载 2023-12-26 16:54:21
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前言 最近想试一下捣腾一个 R 出来,故参考了一些教程。现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发R程序之忍者篇,以及 Hadley 大神(ggplot2 devtools 等一系列的作者)的 教程。但是前者有一些过时,后者是全英文的,所以我这里记录一下比较简单的过程,给读者们一个参考思路。如果你有一些 R 程序,想塞到去一个自创的 R 中,那么这篇文章就可能是你想要的。为了方
转载 2023-09-02 15:12:54
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1. vim 删除一列先使用ctrl + v,移动方向键,选择矩形区域,然后按 d 进行删除如果要在每一列前面加一个“{ ”------>修改列为特殊字符(ctrl + v选好后使用r替换成特殊字符),然后使用:%s替换命令如果要在每一列后面加一个“},” ------> 1. 修改最后一个字符为特殊;2. 使用命令“:%s /,\r/
R语言利用ALL数据集作柱状图和热图#下载数据 #BiocManager::install(“ALL”) #BiocManager::install(“Biobase”)#加载数据 library(“ALL”) library(“Biobase”)#载入数据集 data(“ALL”)#查看相关消息 ALL‘筛选数据子集,并且将数据存入case1内,条件一:BT列数据在前五行的集合内
转载 2023-08-09 20:55:45
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转录组edgeR分析差异基因edgeR是一个研究重复计数数据差异表达的Bioconductor软件。一个过度离散的泊松模型被用于说明生物学可变性和技术可变性。经验贝叶斯方法被用于减轻跨转录本的过度离散程度,改进了推断的可靠性。该方法甚至能够用最小重复水平使用,只要至少一个表型或实验条件是重复的。该软件可能具有测序数据之外的其他应用,例如蛋白质组多肽计数数据。可用性:程序包在遵循LGPL许可证下可
2.3.6 导入 SPSS 数据 IBM SPSS数据集可以通过foreign中的函数read.spss()导入到R中,也可以使用Hmisc 中的spss.get()函数。函数spss.get()是对read.spss()的一个封装,它可以为你自动设 置后者的许多参数,让整个转换过程更加简单一致,最后得到数据分析人员所期望的结果。 首先,下载并安装Hmisc(foreign已被默认安装
转载 2024-02-28 10:47:41
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导读本文整理了R语言绘图中使用频率较高的程序,每个程序都附载相应的参考来源链接(链接里有实现绘图的脚本)和下载链接。另:茗创科技为大家提供免会员极速下载服务,需要相应程序的小伙伴可以私信茗创科技周翊工程师,微信号MCKJ-zhouyi或17373158786。gganimate:在R中绘制动态图gganimate在CRAN上可通过install.packages('gganimate')来安
R 2.14.0版本以后,parallel包被作为核心包引入R,这个主要建立在 multicore 和 snow 的工作基础之上,包含了这两个大部分功能函数,以及集成了随机数发生器。实际上对于R来说,并行化可以在不同的层级上实现:比如,在最底层,现在的多核CPU可以实现一些基础的数值运算(比如整数和浮点算数); 高级一点的,一些扩展BLAS使用多线程并行处理向量和矩阵的操作,甚至有些R扩展
转载 2023-12-09 12:17:34
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qgg:一款大规模数量遗传和基因组分析的R一、概述该基于:假设基因组特征可能会富集影响性状的因果变体。根据以往的研究和不同的信息来源,可以分成几种基因组特征,如基因、染色体或生物途径。1、核心功能拟合线性混合模型 构建基因组关系矩阵 估计遗传参数(遗传性和相关性) 基因预测 单标记关联分析 基因集合富集分析2、qgg利用以下处理大规模数据使用openMP的多核处理 在BLAS库(如OpenB
另外再推荐一个在线绘制venn图的网站(除了广告较多都挺好的):https://www.meta-chart.com/venn具体包括下面三个: limma、venneuler、VennDiagram。总的来说,三个都有着各自的不足。下面会一一进行说明,这里先放上结论:综合方便程度以及函数的多样性而言,VennDiagram > venneuler > limma。limma首先针
转载 2024-01-25 16:49:11
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数据挖掘主要分为4类,即预测、分类、聚类和关联,根据不同的挖掘目的选择相应的算法。R语言博大精深,吸纳了来自各方的挖掘算法,这些都是由统计学家或是算法研究人员提供,我们可以站在这些伟人的肩膀上实现算法的应用。下面对常用的数据挖掘做一个汇总:连续因变量的预测:statsstatsstatsrpartRWekaadabagadabagrandomForeste1071kernl
转载 2023-06-21 18:36:04
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--------仅用于个人学习知识整理和sas/R语言/python代码整理--------文章使用数据都为脱敏模拟数据简介radiant是r,基于r shiny开发,可以对数据进行简单的分析,进阶可以进行统计建模分析,并支持报表输出radiant的开发者文档地址:radiant-rstats/docs2 数据导入及启动2.1 导入方法1(推荐使用这个)radiant本质是r语言,所以可以先
介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快,可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。glmnet算法采用循环坐标下降法,它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定,并反复循环直至收敛。该软件还利用强
R介绍及开发(初学者基础详解)一、R概述1.1 R简介1.2 R包下载1.3 R安装1.4 R使用二、创建R2.1 R架构及内容2.2 R开发的环境配置2.2.1 R开发准备2.2.2 R构建工具准备2.2.2.1 R开发工具 | devtools2.2.2.2 工具集 | RTools2.3 R创建流程2.3.1 命名 | 创建R2.3.1.1 R命名规则2.3
线性优化简介优化是一种为所有可能的解决方案找到给定问题的最佳解决方案的技术。优化使用严格的数学模型来找出给定问题的最有效解决方案。要从优化问题开始,首先确定目标非常重要。目标是绩效的量化衡量。例如:最大化利润,最小化时间,最小化成本,最大化销售。优化问题可分为两组线性规划(LP):它也被称为线性优化,在这个问题中,目标是在数学模型中获得最佳结果,其中目标和所有约束是决策变量的线性函数。二次规划(Q
R语言数据处理学习记录–使用linkET完成mental test注:本文仅作为自己的学习记录以备复习查阅一 简单介绍一下这个依旧是来自于GitHub上,作者给出的介绍:linkET的目标是简单而直接地可视化基于’ ggplot2 '的矩阵热图。其实作者已经给出了非常详细的的使用方法,从Data processing到后面各种图形的绘制都有详细的代码和图片展示,所以这里just给一些无法很方
一、一些函数大汇总时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs()、coplot())和lattice里的画图函数
转载 2023-11-22 15:34:57
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KNN 算法是 Cover 和 Hart 于1968 年提出一种基于统计的学习方法。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。等于就是把先数据通过特征空间属性,主要就是计算欧式距离,分为K个相近类别,后面的数据根据自己的属性划分到和自己属性最相似的类别上。我们通过R语言来演示一下近邻分析(KNN),先导入我们的R和数据,library(class)
转载 2023-11-24 21:21:11
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gbmwiki中对GBRT的定义gbm包在R中的使用基本建模函数参数选择最适的回归树个数例子 gbmgbm是梯度提升回归树(GBRT)在R 中的实现。GBRT,全称为Gradient Boosting Regression Tree, 有时也称为GBDT。wiki中对GBRT的定义Gradient boosting is a machine learning technique for r
转载 2023-07-11 15:17:22
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无经验尝试安装Hmisc的目录1. 探索中,想办法2. 更新R的版本3. 将新版R链接到Rstudio4.大功告成5. 总结 1. 探索中,想办法既然要安装Hmisc,我先看一下电脑里有没有这个啊> library(Hmisc) 载入需要的程辑:lattice 载入需要的程辑:survival 载入需要的程辑:Formula Error: 找不到‘Hmisc’所需要的程辑‘ggp
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