上一篇博客(R中两种常用并行方法——1. parallel)中已经介绍了R中常见的一种并行包:parallel,其有着简单便捷等优势,其实缺点也是非常明显,就是很不稳定。很多时候我们将大量的计算任务挂到服务器上进行运行时,更看重的是其稳定性。这时就要介绍R中的另一个并行利器——snowfall,这也是在平时做模拟时用的最多的一种方法。针对上篇中的简单例子首先是一个最简单的并行的例子,这个例子不需要
转载 2023-11-29 09:55:27
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R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。在R语言中,可以使用layout函数来控制图形的布局。本文将介绍layout函数的用法,并通过代码示例演示如何使用layout函数来创建不同的图形布局。 ## 什么是layout函数? 在R语言中,layout函数用于控制图形的布局。它可以将绘图区域分割成若干个子区域,并在每个子区域中绘制不同的图形。通过在layout函数中指定子区域的行数和列数,
原创 2023-09-07 06:25:14
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解法并不单一,下列方法带有璇子个人的偏好,因此仅供参考。如有错误,欢迎在评论区斧正!本章实验仅为绘图操作的细节延展。个人认为就R实际应用来说,plot等简单命令就足够了(专门绘图除外)。所以在R入门或基础阶段的朋友可忽略本章实验,以避免让自己陷入命令围城中。3.1假设用命令curve(cos(x))画了一个图,哪一个R 命令能将该图像保存为文件名是myplot.pdf的pdf 文件?#保存为pdf
# R语言中的layout函数作用详解 ## 引言 在数据可视化的领域中,R语言提供了诸多强大的工具。其中,`layout`函数用于设置图形的布局,使得多个图可以在同一个图形窗口中以特定的方式组合显示。对于刚入行的小白,理解和运用`layout`函数是十分重要的一步。本文将详细讲解`layout`函数的原理、流程和具体实现步骤。 ## 主要步骤流程 我们将整个实现流程分为以下几个步骤,具体
原创 10月前
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R语言入门级实例引入——本文的主要目的是初步实现R的igraph的基础功能,包括绘制关系网络图(social relationship)、利用算法进行社群发现(community detecting)。对于R语言零基础的同学非常友好。以下R代码中如有含义不清的,建议尝试先在R编辑器中输入?xxx()进行查询(xxx是函数或语句名)。此外,stackflow论坛也帮博主小白看懂了不少报错信息。主要
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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R 语言中,`layout` 参数用于控制图形的布局,尤其是在需要绘制多个图形的情况下。合理的布局设置可以极大地提高数据可视化的清晰度和观赏性。然而,在实际应用中,许多用户在设置 `layout` 参数时面临诸多问题,这不仅影响了他们的工作效率,而且也在一定程度上影响了分析结果的准确性和美观性。 以下是对“R语言layout参数设置”的解决方案的详细记录,希望对遇到类似问题的用户有所帮助。
原创 6月前
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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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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
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
ggplot2的优点 ggplot2可以让作图者根据ggplot2的作图语法来控制一下作图中的重要的因素,用起来可以说神通广大 ggplot2的主要元素: 1.data:数据 2,Aesthetic mapping:颜色、形状、点的大小与线的粗细 3,Statistical transformations:将数据做统计转换,比如概率密度,计数等等 4,Coordinate system:坐标轴的调
转载 2024-04-14 21:04:35
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rpart可实现回归树。通常分为两步建立回归树:1.生成一棵较大的树 2.通过统计估计删除一些结点来对树进行修剪。
转载 2017-11-26 21:56:00
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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
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
目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续)rugarch简单实验rugarch 参数估计的行为极端大样本结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续)本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 和 tseries 估计 GARCH(1, 1) 模型
tidyr 类似于上图成行成列的表数据是干净数据(tidy data),一般每一行表示一条观测记录,每一列表示一个字段(变量) tidyr是用来操作tidy data的,主要的功能有数据变形(Reshape Data)分割数据(Split Cells)处理缺失值数据(Handle Missing Values)数据变形(Reshape Data)数据变形(Reshape Data)可以重构数
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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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
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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