简介批量处理函数有很重要的apply族函数：lapply sapply apply tapply mapply。这些函数底层通过C实现，效率比手工遍历高效。apply族函数是高效能计算的运算向量化(Vectorization)实现方法之一，比起传统的for,while常常能获得更好的性能。apply : 用于遍历数组中的行或列，并且使用指定函数来对其元素进行处理。lapply : 遍历列表向量内的
转载
2023-08-13 10:38:10
609阅读
# Partial Least Squares in R: An Introduction
Partial Least Squares (PLS) is a widely used method in statistics and machine learning for modeling the relationship between a set of independent variabl
原创
2024-04-15 05:49:24
73阅读
# 如何在R语言中实现PLS分析
偏最小二乘法（PLS）是一种常用于建立回归模型的统计方法，特别适用于处理含有多重共线性的问题。PLS分析在化学计量学、社会科学等领域得到了广泛应用。在这篇文章中，我将引导你进行PLS分析的完整流程，帮助你掌握如何在R语言中实现这一统计方法。
## PLS分析的流程
在进行PLS分析之前，先看一下我们需要遵循的基本流程。以下是步骤的总结：
| 步骤
Rcpp扩展包可以很容易地将C++代码连接到R程序中，并且支持在C++中使用类似于R的数据类型。Rcpp包提供了C++类，这些类极大地促进了使用R提供的.Call接口在R包中连接C或C++代码。Rcpp可以很容易地把C++代码与R程序连接在一起，可以从R中直接调用C++代码而不需要用户关心那些繁琐的编译、链接、接口问题。可以在R数据类型和C++数据类型之间容易地转换。Rcpp支持把C++代码写在R
转载
2023-12-19 10:53:06
0阅读
# R语言 PLS回归 成分实现流程
## 摘要
本文将介绍如何使用R语言实现PLS（偏最小二乘）回归模型的建立和应用。PLS回归是一种多元线性回归技术，它可以解决当自变量之间存在共线性或变量维度较高时的问题。本文将详细介绍PLS回归的原理和步骤，并给出相应的R语言代码实现。
## PLR回归原理
PLS回归是一种主成分回归方法，它通过将X、Y两个数据集进行降维，找到两个数据集之间的最大协方差
原创
2023-12-15 05:20:08
120阅读
功能 二维曲线绘图 语法plot(Y)
plot(X1,Y1,...)
plot(X1,Y1,LineSpec,...)
plot(..., 'PropertyName' ,PropertyValue,...)
plot(axes_handle,...)
h = plot(...)
hlines = plot( 'v6' ,...) 描述 plot(Y)如果Y是m×n的数组，以1:m
转载
2024-01-30 16:59:41
67阅读
PSM
「倾向性评分匹配」（propensity score matching，PSM）是一种用来评估处置效应的统计方法。广义说来，它将样本根据其特性分类，而不同类样本间的差异就可以看作处置效应的无偏估计。PSM主要是在随机对照试验（Randomized controlled trials，RCT）中用于衡量treat组和control组样本的其他各项特征（如年龄、体重、身高、人种
转载
2023-10-26 13:24:24
311阅读
前文讲述了大量关于线性回归的理论知识，现在实际来看下什么是线性回归，先看最简单的一元线性回归。回归分析是确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的密切程度的一个定量分析模型。
模拟一段数据如下：X = [6,8,10,14,18]
Y = [7,9,13,17.5,18]直接看上去，不太容易能直观的看出来这段数据是否是线性相关的，所以我们直接将数据画出来，看下数据是否线性相关（实际的机器学习开发
转载
2024-07-24 05:01:28
59阅读
逆概率加权法最早由 Ｈｏｒｖｉｔｚ和Ｔｈｏｍｐｓｏｎ提出，即对每个可观测的ｙi的概率取倒数，作为被观测的 yi 的权重，修正由缺失数据或有偏抽样带来的估计偏差.IPTW 是减少多组观察性数据间混杂偏倚的有效方法, 在处理多组间变量混杂偏倚中起到了重要作用。简单来说，就是把许多协变量和混杂因素打包成一个概率并进行加权，这样的话，我只用计算它的权重就可以了，方便了许多。 经我自己总结，做R语言逆概率加
转载
2024-01-30 22:15:19
40阅读
PLSA的概率图模型如下 其中D代表文档，Z代表隐含类别或者主题，W为观察到的单词，表示单词出现在文档的概率，表示文档中出现主题下的单词的概率，给定主题出现单词的概率。并且每个主题在所有词项上服从Multinomial 分布，每个文档在所有主题上服从Multinomial 分布。整个文档的生成过程是这样的： (1) 以的概率选中文档； (2) 以的概率选中主题； (3) 以的概率产生一个单
作者［印度］普拉迪帕塔·米什拉（Pradeepta Mishra）1.11 apply原理apply函数以一个数组、一个矩阵或一个数据框作为输入，返回一个数组格式的结果。计算或运算由用户的自定义函数或内置函数定义。margin参数用于指定函数要作用于哪条边以及要保留哪条边。如果使用的数组是一个矩阵，那么可以指定margin是1（将函数应用于行）或2（将函数应用于列）。函数可以是任意用户自定义函数或
前言 最近想试一下捣腾一个 R 包出来，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程序包之忍者篇，以及 Hadley 大神（ggplot2 devtools 等一系列包的作者）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 包中，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
589阅读
PLS回归（Partial Least Squares Regression）是一种多元线性回归方法，它可以在解决高维数据集的同时减少自变量间的多重共线性问题。在R语言中，我们可以使用`plsr`函数来实现PLS回归分析。
## PLS回归流程
下面是实施PLS回归的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :--- |
| 步骤1 | 准备数据集 |
| 步骤2 | 将数据集
原创
2023-09-06 15:04:17
1108阅读
# R语言偏最小二乘回归（PLS）简介与应用
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLS）是一种多元统计分析方法，用于建模多个自变量和一个或多个因变量之间的关系。在实际应用中，PLS经常用于探索性数据分析、数据降维和模式识别等领域。
## PLS原理
在建立PLS模型时，我们通过找到多个潜在变量（latent variables）或成分（com
原创
2024-04-24 03:50:15
106阅读
1、认识PL/SQL 结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）是用来访问和操作关系型数据库的一种标准通用语言，它属于第四代语言（4GL）,简单易学，使用它可以很方便 地调用相应语句来取得结果。该语言的特点就是非过程化。也就是说，使用的时候不用指明执行的具体方法和途径，即不用关注任何的实现细节。但这个语言也有一个问题，就是在某些情况下满足不了复杂业务流程的需求，
转载
2023-12-14 15:08:11
86阅读
qgg包：一款大规模数量遗传和基因组分析的R包一、概述该包基于：假设基因组特征可能会富集影响性状的因果变体。根据以往的研究和不同的信息来源，可以分成几种基因组特征,如基因、染色体或生物途径。1、核心功能拟合线性混合模型 构建基因组关系矩阵 估计遗传参数(遗传性和相关性) 基因预测 单标记关联分析 基因集合富集分析2、qgg利用以下处理大规模数据使用openMP的多核处理 在BLAS库(如OpenB
R 2.14.0版本以后，parallel包被作为核心包引入R，这个包主要建立在 multicore 和 snow 包的工作基础之上，包含了这两个包大部分功能函数，以及集成了随机数发生器。实际上对于R来说，并行化可以在不同的层级上实现：比如，在最底层，现在的多核CPU可以实现一些基础的数值运算（比如整数和浮点算数）； 高级一点的，一些扩展BLAS包使用多线程并行处理向量和矩阵的操作，甚至有些R扩展
转载
2023-12-09 12:17:34
152阅读
转录组edgeR分析差异基因edgeR是一个研究重复计数数据差异表达的Bioconductor软件包。一个过度离散的泊松模型被用于说明生物学可变性和技术可变性。经验贝叶斯方法被用于减轻跨转录本的过度离散程度，改进了推断的可靠性。该方法甚至能够用最小重复水平使用，只要至少一个表型或实验条件是重复的。该软件可能具有测序数据之外的其他应用，例如蛋白质组多肽计数数据。可用性：程序包在遵循LGPL许可证下可
转载
2023-11-03 09:45:11
338阅读
另外再推荐一个在线绘制venn图的网站（除了广告较多都挺好的）：https://www.meta-chart.com/venn具体包括下面三个包： limma、venneuler、VennDiagram。总的来说，三个包都有着各自的不足。下面会一一进行说明，这里先放上结论：综合方便程度以及函数的多样性而言，VennDiagram > venneuler > limma。limma首先针
转载
2024-01-25 16:49:11
567阅读
数据挖掘主要分为4类，即预测、分类、聚类和关联，根据不同的挖掘目的选择相应的算法。R语言博大精深，吸纳了来自各方的挖掘算法包，这些包都是由统计学家或是算法研究人员提供，我们可以站在这些伟人的肩膀上实现算法的应用。下面对常用的数据挖掘包做一个汇总：连续因变量的预测：stats包stats包stats包rpart包RWeka包adabag包adabag包randomForest包e1071包kernl
转载
2023-06-21 18:36:04
222阅读
