## ##该程序包括了KNN、SVM、朴素贝叶斯分类、人工神经网络、决策树、C5.0、随机森林、adaboost、bagging8种算法的实现 ## #Knn分类算法实现 setwd('H:\\object\\R\\data17_8_02') library(xlsx) library(MASS) library(kknn) library(class) #归一化处理 normalize &l
R语言中plyr包前言  apply族函数是R语言中很有特色的一类函数,包括了apply、sapply、lapply、tapply、aggregate等等。这一类函数本质上是将数据进行分割、计算和整合。它们在数据分析的各个阶段都有很好的用处。例如在数据准备阶段,我们可以按某个标准将数据分组,然后获得各组的统计描述。或是在建模阶段,为不同组的数据建立模型并比较建模结果。apply族函数与Google
转载 2023-06-25 13:41:59
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R语言中的数据存储形式主要有以下几种方式数组,向量,矩阵,数据框,列表R语言中的可以处理的数据类型有以下几种方式数值类型,字符类型,逻辑类型,原声类型(二进制类型),复数类型数值类型 包括 实例标示,日期类型字符类型  包括 标称变量,序数变量R语言针对不同的数据类型处理的方式是不同的一、向量(每一个向量中的元素都是相同的数据类型)a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2,
# R语言环状分类的制作与解析 数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分,它可以帮助我们更直观地理解数据。在R语言中,制作环状分类是一种常见的可视化手段,尤其是在展示分类数据的分布时。本文将介绍如何使用R语言制作环状分类,并提供相应的代码示例。 ## 环状分类简介 环状分类是一种将分类数据分布在一个圆形结构中的可视化方法。它通常用于展示不同类别在总体中的分布比例。环状分类的特点是直
原创 2024-07-24 08:10:08
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R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。在数据分析中,分类是一种重要的技术,它可以将不同的数据样本分成几个不同的组别。在R语言中,我们可以使用分类等级树来可视化分类结果,从而更好地理解数据。 分类等级树是一种以树状结构展示分类结果的图表。树的根节点表示整个数据集,每个分支节点代表一个特征或属性,而叶节点表示最终的分类结果。通过观察树的结构,我们可以了解数据的分类规则和关系。 下面,
原创 2024-01-29 09:04:22
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简介最近参加一个统计建模的比赛。模型建模后,需要展示不同模型的性能指标,数据如下所示:其中,第 1 列是不同样本,共376条。第 2-4 列是随机森林得到的结果,第 5-7 列是XGBoost的结果。一共使用了三种评价指标(分类数据:准确率,召回率和 F1 得分)。对于这样的数据,读者会使用这么的方式进行可视化?欢迎文末留言交流~小编当时想到的是,使用面积展示,最终图形如下:结论:从图中可以看出
环形是饼衍生出来的统计图形,可以看作是两个以上饼的叠合。环形与饼类似,其实是有差别的。饼是用圆形及圆内扇形的面积来表示数值大小的图形,主要用于表示总体中各组成部分所占的比例。与之对比,环形图中间留有空白,可以用多个环展示多个样本,既可以表示每个样本中各部分的占比,又可以对多个样本的结构同时进行对比。 文字表达永远没有图片来的直观,从网上随便搜了一个环形先简单感受下:绘制简单环形
相信很多人都看到过上面这种方块,有点像“华夫饼”的升级版,也有点像“热”的离散版。我在一些临床多组学的文章里面看到过好几次这种,用它来展示病人的临床信息非常合适,我自己也用R包或者AI画过类似的。今天给大家演示一下,如何用ggplot2里面的geom_tile函数画这种。先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄、性别、症状、是否有RNA-seq和WES测序等信息。libr
第三章、分类1.分类(相当于构建一个分类器)1.1 分类的基本介绍:        给定一个预定义的类标签集合,分类的任务是使用分类器的训练模型,为输入数据集的每个数据对象分配一个标签。通常,输入可能是离散值,也可能是连续值,但输出是离散二进制值或者名义数值等。分类算法通常描述为学习模型或函数。    &nb
基础知识> R是一种解释型语言,而不是编译语言,也就意味着输入的命令能够直接被执行,而不需要像一些语言要首先构成一个完整的程序形式(如C,Fortan, Pascal) > 所有的函数后都接有圆括号以区别于对象(object) > 当R运行时,所有变量,数据,函数及结果都以对象(objects)的形式存在计算机的活动内存中,并冠有相应的名字代号 > 在R中进行的所有操作
目录一、前言二、初阶画图2.1 基本条形2.2 水平柱状2.3 带图例的堆叠柱状2.4 带图例的分组柱状2.5 用ggplot2作图2.6 用plotly作图三、进阶画图3.1 水平柱状3.2 显著性柱状3.3 堆积百分比柱状3.4 分组柱状四、讨论 一、前言柱状又称条形,在统计分析中的使用频率最高,也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。二、初阶画图2.1 基本条形val
分类分类(Classification)任务就是通过学习获得一个目标函数(Target Function)f, 将每个属性集x映射到一个预先定义好的类标号y。分类任务的输入数据是记录的集合,每条记录也称为实例或者样例。用元组(X,y)表示,其中,X 是属性集合,y是一个特殊的属性,指出样例的类标号(也称为分类属性或者目标属性)。解决分类问题的一般方法分类技术是一种根据输入数据集建立分类模型的系统方
转载 2024-05-14 15:03:02
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数据分析学习总结笔记08:数据分类典型方法及其R语言操作1 判别分析1.1 判别分析简介1.1.1 判别分析概念1.1.2 判别分析的种类1.2 距离判别法1.2.1 两总体距离判别1.2.2 多总体距离判别1.3 Fisher 判别法1.3.1 Fisher 判别法原理1.3.2 Fisher 判别法步骤1.4 Bayes 判别法1.4.1 Bayes 判别法概念1.4.2 概率判别1.4.3
关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。         既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据。到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合
正文决策树是一种基本的分类与回归方法,这里只介绍用于分类的决策树。前面已经说过,只要是分类,它的本质就是出发于特征,结束于类别。决策树主要3步骤:step1:特征选择; step2:决策树的生成; step3:决策树的修剪。决策树思想主要来源于由Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法,以及有Breiman等人在1984年提出的CART算法。本文主要介绍前两个算法的
第四章、高级分类算法    1. 集成方法(策略:模型平均)        为了提升分类的准确率,提出了集成方法(EM)        集成方法就是基于多个基础分类器来构建组合的分类器(每个基学习器都犯不同的错误,综合起来犯错的可能性不大)    &
1、引言 “物以类聚、人以群分”。但我们面对一群人或者一堆物的时候,我们都希望将他们分分类分类之后,我们才能更加有针对性地采取措施,从而提高工作效率。 如,我们将消费者分成若干类,有的是土豪、有的是工薪阶层,然后我们就采取不同的营销策略。再比如,我们将交通出行者分成若干类,有的是公共交通出行、有的是打车出行、有的是私车出行等,然后采取不同服务措施。 分类的方法很多,这里介绍一种称之为聚类分析的方
利用聚类分析,我们可以很容易地看清数据集中样本的分布情况。以往介绍聚类分析的文章中通常只介绍如何处理连续型变量,这些文字并没有过多地介绍如何处理混合型数据(如同时包含连续型变量、名义型变量和顺序型变量的数据)。本文将利用 Gower 距离、PAM(partitioning around medoids)算法和轮廓系数来介绍如何对混合型数据做聚类分析。 本文主要分为三个部分:距离计算聚类算法的选
转载 2023-06-25 12:43:00
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R语言常用的数据类型有哪些?目录R语言常用的数据类型有哪些?R语言是解决什么问题的?R语言常用的数据类型有哪些?R语言是解决什么问题的?R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统,是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创立的S 和Sussman 的Scheme 两种语
4.1 创建列表向量所有元素类型统一,结构单一。普通向量是原子型的指定标签:j <- list(name = "joe",salary = 55000, union = T)不指定标签:这时有默认标签j <- list("joe",55000,T)4.2 列表的操作4.2.1 列表的索引单个值的索引 共三种方法:j <- list(name = "joe",salary = 55
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