最简单的主成分分析函数，prcomp 和 princomp 都是自带的函数，不需要额外的包主成分分析的结果包含特征根集，PC scores表，（变量和PC）相关系数表（table of loadings）特征根包含了数据变化度的信息，scores提供了观测结构的信息，相关系数表提供了变量之间，以及和PC之间的关系的大致感官概念描述:prcomp ： Performs a principalcomp
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2023-09-14 13:02:20
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1.变量命名规则：R语言中变量可以由字母，数字以及点号.或下划线_组成。以字母或点开头。不能以数字开头。一些特殊的符号不能在名称中出现，如%，$等。区分大小写，如name和Name是两个变量。可用名称不可用名称a1trial.day !day2day_nameday_name%day.name.day_name.2day_nameday_name_day_name变量的价值是我们需要将数
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2024-08-07 14:42:45
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4.1 R绘图概述以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例:>demo(graphics)
>demo(persp)R提供了多种绘图相关的命令，可分成三类:高级绘图命令：在图形设备上产生一个新的图区，它可能包括坐标轴、标签、标题等。低级绘图命令：在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素，如额外的点、线和标签。交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或
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2023-07-04 20:27:14
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多变量分析(终图)最后探究贷款利率与信用评分和评级之间的关系：data$CreditGrade <- factor(data$CreditGrade,order=TRUE,
levels = c("AA","A","B","C","D","E","HR"))
data$ProsperRating..Alpha. <- factor(
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2024-02-26 15:13:10
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# 使用 R 语言绘制三维图：persp 球面
在数据可视化中，三维图表能够提供更丰富的视角，特别是在对复杂数据进行分析时。本文将带你逐步学习如何使用 R 语言中的 `persp` 函数来绘制一个球面三维图。
## 流程概述
下面的表格列出了实现三维图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并加载必要的 R 包 |
| 2 | 创建
原创
2024-10-13 06:41:28
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本章，我们主要关注用于展示双变量间关系和多变量间关系的绘图方法 本节主要讲述：三维散点图，旋转的三维散点图，气泡图 三维散点图 使用函数scatterplot3d()绘制三维散点图 示例install.packages("scatterplot3d")
library(scatterplot3d)
attach(mtcars)
scatterplot3d(wt,disp,mpg,main="Bas
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2023-06-25 08:53:11
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作者：李誉辉 前言这篇是plot3D包绘图系列之三，前一篇请戳：R_3D图(二)，这一章节主要聚焦三维图的制作。做教程狠费精力的，别忘了点赞和转发。谢谢。 3
三维图(3-D perspectives)
persp3D() 是persp()函数的扩展ribbon3D() 与persp3D()有些类似，但不是多边形网格，而是带状的网格的曲面。hist
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2023-08-04 17:13:05
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接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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数据作为信息的载体，要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征（即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置、分散程度和数据分布，常用统计项目如下：集中趋势统计量:离散趋势统计量：标准差（sd)、方差（var)、极差（range)、变异系数(CV)、标准误、样本校正平方和（CSS）、样本未校正平方和（USS）分布情况统计量：偏度、峰度示例函数 集中趋
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2024-01-25 15:42:32
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R语言中diag函数用于获取矩阵的对角线元素001、dat <- matrix(1:9, nrow = 3) ## 生成矩阵（方阵，行列相等）
dat
diag(dat) ## 取对角线元素 002、非方阵情况dat <- matrix(1:15, nrow = 3) ## 生成3行5列矩阵
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2023-05-23 11:31:32
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函数 kron 格式 C=kron (A,B) kron即为Kronecker积，所谓Kronecker积是一种矩阵运算，其定义可以简单描述成： X与Y的Kronecker积的结果是一个矩阵：X11*Y X12*Y … X1n*Y X21*Y X22*Y … X2n*Y …… Xm1*Y 
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2023-12-21 23:25:15
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1.源码 function (x, y, wt = NULL, intercept = TRUE, tolerance = 1e-07,
yname = NULL)
{
x <- as.matrix(x)
y <- as.matrix(y)
xnames <- colnames(x)#x的列名
if (is.null(xnam
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2023-05-23 12:07:22
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常见概率分布及在R中的应用转载 ：http://eyejava.iteye.com/blog/324189R提供工具来计算累计分布函数p(cummulative distribution function CDF),概率密度函数d和分位数函数q，另外在各种概率分布前加r表示产生随机序列（R这种直接在分布前面加前缀的语法太难读了，pt() 误以为还是一个函数，实际上的含义是p(t())，为什么不写成
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2023-07-06 22:16:50
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加载包# install.packages(lubridate)
library(lubridate)第一个函数ymd():解析日期为年月日格式x <- c("09-01-01", "09-01-02", "09-01-03")
ymd(x)[1] “2009-01-01” “2009-01-02” “2009-01-03”x <- c("2009-01-01", "2009-01-0
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2023-05-23 12:26:01
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par函数概述在R绘图时，有时我们想在一个绘图区中同时绘制多幅图。在R语言中可以有多个函数来实现此要求。这里先介绍一下绘图参数par函数的使用。R中的par()函数可以将绘图区分割成规则的几个部分。多图环境用参数mfrow或参数mfcol来设定，如：par(mforw=c(3,2))则是在同一绘图区中绘制3行2列共6个图形，而且是先按行绘制，即绘制完第1行的2个图形后，再绘制第2行的2个图形，最
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2023-06-01 15:22:31
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在R语言的帮助文档里，apply函数的功能是：Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix.就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中，返回值时v
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2024-07-19 16:25:22
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dplyr 包提供了一系列好用的函数，用来进行数据处理和转换，掌握之后可以高效解决数据处理中的绝大多数问题，我们先来看一下 dplyr 包最核心的 5 个函数。select: 筛选字段filter: 按条件过滤arrange: 按字段排序mutate: 创建新字段summarize: 数据汇总这一章需要使用 gapminder 数据集，该数据集记录了 140 多个国家的人口、寿命、国内生产总值(g
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2023-08-09 20:34:30
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在使用R语言作图时，有时需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号，该操作可以通过expression函数完成。
expression(...)
括号中输入数学表达式，配合plot、text、title、axis等函数使用，可以将数学公式绘制在图表上。
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2023-05-30 10:21:07
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meltmelt(data, id.vars, measure.vars,
variable.name = "variable", ..., na.rm = FALSE, value.name = "value",
factorsAsStrings = TRUE)id.vars 表示固定不变的列 measure.vars 控制变量,需要处理的列，将这些列名作为某一列的数值 variab
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2023-08-31 09:53:34
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plot函数是R语言中画图使用最多的函数，参数也非常之多，简单的总结，之后应该会在学习的过程中不断完善。plot(x, y = NULL ,type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL,log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL,ann = par("ann"), axes = TRU
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2023-05-23 13:09:31
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