今天笔记的内容是R语言中绘图相关的基础知识，绘制简单的饼图、条形图。公众号：生信分析笔记 饼图怎么画
今天笔记的内容是R语言中绘图相关的基础知识，绘制简单的饼图、条形图。公众号：生信分析笔记饼图怎么画？R语言中pie（）函数用于绘制饼状图，需要准备向量数据、标签、调色板等信息，然后利用函数生成图片，语法格式为：pie(
x, #数值向量，饼状图中每块面
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2023-07-03 20:35:31
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在去杂货店买东西的过程，实际包含了许多机器学习的当前及未来应用，这包括物品的展示方式、购物之后优惠券的提供以及用户忠诚度计划，等等。它们都离不开对大量数据的分析。 通过查看哪些商品经常在一起购买，可以帮助商店了解用户的购买行为。这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价、市场促销、存货管理等环节。从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析(association analysis ) 或者
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2024-07-06 06:00:22
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---恢复内容开始---1.概念关联分析：用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系项集：0或多个项的集合。例如:{啤酒，尿布，牛奶，花生} 是一个4-项集，意义想象成爸爸去超市买啤酒和花生，给儿子和老婆分别买尿布和牛奶。关联规则：啤酒->花生，其强度可用支持度和置信度来度量支持度：一个项集或者规则在所有事物中出现的频率，即此规则能否普遍运用于给定数据集。σ(X):表示项集X的支持度计数，项集
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2023-07-07 23:22:19
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写在前面我们在做logistic回归经常要求回归分析当中的其OR值。同样的我们在做COX回归的时候也需要求HR值。在R基础包当中没有之间返回这些值的结果。我们需要用数据自己来求。同样的我们也可以使用tableone包当中的ShowRegTable来计算。但是这个包。返回的结果格式，不是自己想要的，所以就自己重新写一下函数。tableone::ShowRegTabletableone示例这个包当中的
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2023-08-08 08:57:45
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# 使用R语言中的Apriori模块进行频繁项集和关联规则分析
在数据挖掘中，频繁项集挖掘和关联规则分析是一项重要技术，它可以帮助我们在大量数据中寻找隐藏的模式及关联关系。R语言为实现这一目标提供了一些强大的工具，其中`arules`包中的Apriori算法便是最为流行的技术之一。
## 1. Apriori算法概述
Apriori算法通过逐步生成频繁项集，最终提取出关联规则。它的基本思想是
原创
2024-09-24 03:53:11
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关系数据库系统中的数据是以规范化格式存储的。 所以，为了进行统计计算，我们需要非常高级和复杂的SQL查询。但是R可以很容易地连接到许多关系数据库，如：MySQL，Oracle，Sql Server等，并将它们作为数据帧提取。 当从数据库中读取数据到R环境中可用以后，它就成为一个正常的R数据集，可以使用所有强大的软件包和函数进行操作或分析。在本教程中，我们将使用R编程语言连接到MySQL数据库。RM
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2024-08-05 21:21:09
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实验一 Linux系统安装与使用基础一、 实验目的和要求 （一） 目的 本实验的目的是使学生学会Linux的安装、配置和基础使用；掌握Linux常用命令的格式和操作以及系统管理、设备管理、用户管理和文件存取权限管理的基本方法；熟悉编译工具GCC的作用，学会在Linux环境下进行工作。 （二） 要求 熟悉并完成Linux（CentOS 7）的安装和基本配置的操作过程；了解Linux的基本操作命令的格
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2024-06-28 16:56:59
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感谢： 一、Apriori算法简介： Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 Apriori（先验的，推测的）算法应用广泛，可用于消费市场价格分析，猜测顾客的消费习惯；网络安全领域中的入侵检测技术；可用在用于高校管理中，根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作；也可用在
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2024-01-11 22:39:14
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在本文中，我将为大家详细介绍如何用R语言实现Apriori法。这个算法主要用于发现频繁项集和关联规则，广泛应用于市场篮分析、推荐系统等领域。接下来，我们将从技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及扩展讨论五个方面深入探讨。
### 背景描述
随着数据科学的发展，关联规则学习逐渐成为分析复杂数据的重要手段。自2000年以来，Apriori算法成为了关联规则挖掘的标准算法之一。由于该算法的高效性，
# 使用R语言的Apriori函数挖掘关联规则
本文将向刚入行的小白开发者介绍如何使用R语言中的Apriori函数挖掘关联规则。我们将通过一个详细的流程，以及每一步的代码示例，帮助你顺利完成这个任务。
## 整体流程
在开始之前，我们先概述一下挖掘关联规则的一般流程。下面的表格展示了具体步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
查看数据menu_orders.txt文件存在多少条关联规则，并按支持度降序排序输出 #导入arules包
install.packages("arules")
library ( arules )
setwd('D:\\data')
Gary<- read.transactions("menu_orders.txt",
世界上的万事万物都有着千丝万缕的联系，我们要善于发现这种关联关联分析要解决的主要问题是：一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高？买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高？可能是由于最初关联分析主要是在超市应用比较广泛，所以又叫“购物篮分析”，英文简称为MBA，当然此MBA非彼MBA,意为MarketBasket Analysis。(1)普通问题：如果在研究的问题中，一个用户购买的所
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2023-12-30 20:29:19
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在关联分析(1):概念及应用中我们介绍了关联分析的基本概念及应用场景，关联分析(2):Apriori产生频繁项集我们介绍了Apriori算法的原理，本篇文章我们将进行关联分析的R语言演示。 R语言实现我们对UCI机器学习库上下载的美国众议院议员投票记录数据，进行关联分析。在R中，可以直接调用arules包中的apriori()函数训练模型。导入包与数据。arulesViz包可以将关联规则
原创
2021-03-24 19:14:24
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###################################################问题：基础绘图plot 18.4.30 plot函数，基础绘图的各个参数？解决方案： cars <- c(1, 3, 6
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2023-07-16 16:28:35
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目录依赖库代码功能完整代码总结 算法部分源码是我的数模兄弟想要深入研究nmf算法方面的内容发给我让我跑的 当然我们实际计算机项目中一般用现成库的前任写好的命令····依赖库import numpy as np
import torch
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import pyreadr
import pandas as p
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2023-11-15 21:31:06
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参考：1.《R数据科学》 2.R语言中的purrr:map()函数使用purr实现迭代简介减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。两种重要的迭代方式：命令式编程和函数式编程1.准备工作purrr包是tidyverse的核心R包之一library(tidyverse)2.for循环df <- tibble(
a = rn
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2023-11-28 01:28:16
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plot()函数是R中基本的画x-y两个变量的函数，其用法如下为：plot(x, y, ...)
例如：首先我用runif()函数产生了两列随机数：x1,y1，然后用plot()函数直接画图：
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2023-05-24 21:19:25
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3.1 常用图形参数R是一个功能强大的图形构建平台，可以逐条输入语句构建图形元素（颜色、点、线、文本等），逐渐完善图形，直至得到想要的结果。更改图形参数有两种方式，一种是直接在绘图函数中设置参数，这种方式只影响当前的绘图函数；另一种是通过par()函数设置，这种方式会影响当前绘图设备上的所有图形。3.1.1 颜色元素R语言可以设置绘图参数col，改变图像、坐标轴、文字、点、线等的颜色。例如，对数据
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2023-07-07 14:40:17
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为了能够使用Make来构建完整的数据自动分析流程，我们就需要R代码能够从命令行解析参数并在R代码中使用。argparse包是受到Python中同名包的启发开发的，其用法与Python中接近，可以让我们在跨语言编程的时候更加轻松。Linux/Unix Shebang在命令行中运行R脚本，可以使用Rscript example.R的方式，其中example.R是我们希望运行的脚本。在Linux和Uni
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2024-06-09 18:39:52
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在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现?在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法，它们并不复杂只是技巧性比较强。本文
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2024-03-05 11:01:23
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