作者 | 二缺叶枫最近在做一些特征提取的工作，过程中因为要展现一些决策树的逻辑规则，所以就简单的绘制了生成的树。BUT！plot画出来的风格简直不能忍，于是乎就去查找了各种美化方法，今天要说的就是我是怎么美化一颗树的。先来看看最初画出来的图！要画的数据集大概是这个样子的。head(kyphosis)
Kyphosis Age Number Start
1 absent 71 3
转载
2023-08-16 13:06:16
141阅读
## 如何在R语言中计算OR值
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在R语言中计算OR值。OR值（Odd Ratio）是用于比较两个事件发生的概率的一种统计量。在R语言中，我们可以使用`prop.test()`函数来计算OR值。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[计算比例]
B --> C[计算OR值]
```
原创
2023-12-12 06:58:03
528阅读
在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60%脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据、处理缺失值、异常值等 缺失值处理：删除记录、数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packa
当建立一个模型时，首先要考虑这个模型在采用训练集数据时能否建立。可以引入评价模型性能的定量指标。从评价的角度来看，我们可以把模型的类别分组：分类、打分、概率评估、排名和聚类。
转载
2023-07-13 10:09:54
87阅读
传统时间序列主要针对平稳序列进行建模，因为趋势性（如长期趋势，季节趋势）在前期建模过程中已经剔除，我们需要深入挖掘剔除趋势性后的部分之间的线性影响关系。故本案例采用R语言自带的数据集“Nile”：包含了1898年到1958年间，每年尼罗河水位的数据集。library (PerformanceAnalytics)
library(tseries)
library(forecast)
library(
转载
2023-08-02 15:01:24
179阅读
回归一、实验说明 1. 环境登录无需密码自动登录，系统用户名shiyanlou，密码shiyanlou2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境，实验中会用到程序：1. LX终端（LXTerminal）: Linux命令行终端，打开后会进入Bash环境，可以使用Linux命令2. GVim：非常好用的编辑器，最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入
转载
2024-01-15 15:42:00
48阅读
作者简介勾蒙蒙，R语言资深爱好者。##加载程序包
library(raster)
library(sp)
library(rgdal)
library(gstat)
library(raster)
library(maptools)
##设置工作空间
setwd("C:/Users/lx/Desktop/sun")数据为环京津冀地区153个站点2002年7月降雨数据##读取数据
Data<
转载
2023-06-21 14:25:25
567阅读
R语言之相关系数计算篇简介：在环境微生物类的文章中，经常出现计算物种与基因、基因与基因、基因与代谢物之间的相关系数的内容，在这个计算的基础之上再进行相关的可视化。例如相关性热图、网络图等等。文献中常出现的相关系数有Spearman、Pearson两种。案例：之间课题组一个师兄想代谢组学中代谢物与基因之间的相关性，共选择了95种代谢物，3313个相关基因，三个实验组一个对照组（每组三个生物学重复，共
转载
2023-06-16 19:49:44
1279阅读
本文中将介绍单变量离群点检测、通过聚类检测离群点的例子最后演示从时间序列中检测离群点。一、单变量和多变量的离群点检验。set.seed(123)
data<-rnorm(100)#随机生成100个符合正态分布的随机数
summary(data)
plot(density(data)) #打印出data的概率密度函数
#打印出data箱线图，从箱线图中可以看到地步有一个离群值
boxplot(
转载
2023-08-21 14:14:16
684阅读
文章目录前言数据的结构标量定义赋值方法向量定义赋值方法查看方法查看a向量中所有的值查看a中某一个值查看a中，除某个值以外的其他值矩阵定义矩阵的生成方法：矩阵数据录入的方法数组定义数据框定义列表定义缺失值ID向量 前言本文主要介绍如何把数据录入R，并把数据系统的转化为标量（单值）、向量、矩阵、数据框、列表。 注释：标量、向量、矩阵、数据框、列表是R语言中数据结构。数据的结构标量定义仅含有一个值的变
转载
2023-12-10 22:08:17
51阅读
工作笔记记录，会持续更新....目录：applytapplylapplysapplymergesubstr、substring、strsplit、unlist、paste、paste0、nchartableapply函数：apply：apply的中文意思是应用，这个函数的意思是通过将一个函数应用到矩阵或数组中，返回一个向量或数组语法：apply(X, MARG
转载
2023-08-24 15:16:51
95阅读
目的：读入序列文件（fasta格式），返回一个数据框，内容包括——存储ID、注释行(anno)、长度(len)、序列内容(content)一、问题思考： 1. 如何识别注释行和序列内容行 2. 如何快速定位序列内容所在位置二、你可能需要的知识——基本的R语言基础 1. R语言基本数据类型 2. 会使用帮助（help,?）及网络资源 3. 其他的部分可能需要你针对自己看到的问题自己想办法解
转载
2024-05-08 20:06:41
36阅读
# R语言插值
在数据分析和可视化中，经常会遇到缺失值或需要填补数据的情况。插值就是一种常用的数据处理方法，通过已知数据点的值，推算出未知点的值。R语言是一种功能强大的数据分析工具，提供了多种插值方法供用户选择。
## 插值方法
常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。下面我们将介绍在R语言中如何使用这些插值方法。
### 线性插值
线性插值是一种简单直观的插值方法，假设两个
原创
2024-05-11 06:03:45
188阅读
# 实现空值 R 语言
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在 R 语言中处理空值。空值在数据分析中是一个很常见的情况，我们需要对其进行处理以确保数据的准确性和完整性。
## 流程
首先，让我们来看一下整个处理空值的流程，我们可以用一个表格来展示这些步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------
原创
2024-05-03 03:18:42
45阅读
# R语言中的标准差(SD)及其应用
标准差（Standard Deviation，简称SD）是统计学中一个非常重要的概念，用于衡量一组数据的离散程度。简单来说，标准差越大，说明数据的分布越分散；反之，标准差越小，说明数据较为集中。在R语言中，计算标准差非常简单，运用广泛。本文将为您详细介绍R语言中的标准差及其在数据分析中的重要性，配合代码示例和各种可视化工具，使您更深入了解这一概念。
##
原创
2024-10-22 03:37:27
318阅读
如何在R语言中计算Kappa值
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在R语言中计算Kappa值。Kappa值是一种用于评估分类器的一致性或者在不同时间点的一致性的指标。在这篇文章中，我将会给你展示整个计算Kappa值的流程，并为你提供每个步骤所需的代码和解释。
首先，让我们来看一下整个计算Kappa值的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据
原创
2024-06-30 06:16:19
114阅读
在这篇文章中，我将系统地分享如何在R语言中解决与p值相关的问题。这一过程涵盖了从协议背景到逆向案例的每一个步骤，帮助读者深入理解如何在数据分析过程中处理p值。
### 协议背景
随着统计学和数据科学的发展，p值的作用愈发受到关注。p值帮助我们判断观察到的效果在零假设下出现的概率。大量的研究成本和结果评估都依赖于合适的p值解释。下面是p值定义和发展历程的时间轴：
```mermaid
time
第三章 数据探索3.1 数据质量分析缺失值的处理，从总体上分为删除、对可能值进行插补以及不处理。 异常值分析也称为离群点分析，可以通过简单统计量分析、3σ原则以及箱型图分析（箱型图仅通过分位数对数据进行识别，而不需要分布，分析结果比较客观）。# 设置工作空间
# 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间
setwd("F:/数据及程序/chapter3/示例程序")
# 读入
转载
2023-08-12 09:51:42
294阅读
# 第七章 基本统计分析
# 本章内容
# 描述性统计分析
# 频数表和列联表
# 相关系数和协方差
# t检验
# 非参数统计
# 7.1 描述性统计分析
# 本节中，我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法。为了便于说明， 我们将使用第1章中Motor Trend 杂志的车辆路试(mtcars)数据集。我们的关注焦点是每加仑 汽油行驶英里数(mpg
转载
2023-08-26 13:10:19
257阅读
# R语言插值的实现流程
## 引言
在数据处理和分析的过程中，经常会遇到数据缺失的情况。为了填补这些缺失值，我们可以使用插值方法来预测缺失值。R语言提供了多种插值方法，包括线性插值、拉格朗日插值、样条插值等。本文将以线性插值为例，介绍R语言中插值的实现方法。
## 插值流程
下面是实现插值的整个流程：
```mermaid
journey
title 插值流程
sectio
原创
2023-11-13 10:06:13
363阅读
