Perl语法简介1.PERL变量1.1.Perl变量分类1.2.Perl变量1.2.1 Scalar变量1.2.2 数组变量1.2.3 标量与数组变量1.2.4 关联数组2.PERL运算符2.1 算数运算符2.2 位运算符2.3 比较运算符2.4 逻辑运算符2.5 字符运算符2.6 赋值运算符2.7 Lvalue2.8 表运算符2.9 文件测试运算符 1.PERL变量1.1.Perl变
      Perl是一种通用编程语言。凡是其他编程语言能够使用的地方,都有它的用武之地。在各行各业中,它已经被用于你能够想像到的各种各样的任务的处理。Perl的用途之所以如此广泛,原因是Perl被称为是一种“胶水语言”。所谓胶水语言,也就是说它是可以用来将许多元素连接在一起的语言。Perl真正擅长的是将这些程序连接在一起.  
转载 2024-09-24 06:24:12
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# Partial Least Squares Regression (PLSR) in R Partial Least Squares Regression (PLSR) is a powerful technique for modeling the relationship between a set of independent variables and a dependent var
原创 2024-05-25 05:58:37
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# 如何在R中实现偏最小二乘回归(PLSR) 偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)是一种强大的统计工具,适合用于高维数据分析。对于刚入行的小白来说,掌握P焮LR的基本实现过程非常重要。本文将通过步骤表和代码示例,带你一步步完成PLSR的实现。 ## 整体流程 下面是实现PLSR的基本流程: | 步骤 | 描述
原创 11月前
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参考图书:《Rcpp:R 与 C++ 的无缝整合》Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。该问题是一个递归问题,首两项为 0 和 1,而后面每一项为前两项之和。C++ 实现,直接根据定义进行实现:int fibonacci(const int x) { if (x == 0) return(0);
转载 2023-09-27 21:41:05
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# 如何在R语言中实现PLSR ## 引言 在本文中,我将向您展示如何在R语言中实现PLSR(Partial Least Squares Regression)算法。PLSR是一种用于建立预测模型的统计方法,特别适用于处理高维数据和多重共线性问题。 ## 流程图 ```mermaid journey title PLSR实现流程 section 确定数据集
原创 2024-05-08 05:03:53
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# 使用R语言实现部分最小回归(PLSR) 部分最小回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)是一种常用的多变量统计分析方法,它主要用于构建回归模型,特别是在自变量(特征)数量大于样本数量的情况下。PLSR不仅可以处理多重共线性问题,还可以有效地提取与响应变量相关的潜在结构。本文将探讨如何在R语言中实现PLSR,并提供示例代码。 ## PLSR的基本原
随着生物多样性全球大会的举办,不论是管理机构及科研单位、高校都在积极准备,根据国家林草局最新工作指示,我国将积极整合、优化自然保护地,加快推进国家公园体制试点,构建以国家公园为主体的自然保护地体系。针对我国目前已有自然保护区普遍存在保护目标不明确、保护成效低下和保护空缺依然存在等问题,科学的鉴定生物多样性热点保护区域与保护空缺显得刻不容缓。 BIOMOD2提供运行多达10余种物种分布模拟模型,模
本博文源于R语言基础,旨在研究R中plot函数图形参数如何修改。要想讲清楚这个问题,那就首先用一个例子引入例子:采用图形描述病人对两种药物五个剂量水平上的响应情况首次绘图的plot> dose <- c(20,30,40,45,60) > drugA <- c(16,20,27,40,60) > drugB <- c(15,18,25,31,40) > p
转载 2023-06-21 19:25:12
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小技巧:R的多行注释:现在Rstudio中选定要注释的区域,然后按ctrl+shif+c可进行多行注释我们根据我们自己所做的数据和数据框来探索数据:第一部分构造数据结构:######数据结构######## segVars<-c("age","gender","income","kids","ownHome","subscribe") segVargType<-c("norm","bi
PLSR(Partial Least Squares Regression)是一种用于建立预测模型的统计方法,它在处理高维数据和多重共线性问题时非常有效。R语言是一种流行的数据分析和统计编程语言,拥有强大的数据分析和图形化能力。在R语言中,我们可以使用PLSR方法进行建模和预测。本文将向您介绍如何使用R语言中的PLSR方法,并展示如何评估模型的VIP(Variable Importance in
原创 2023-12-31 06:26:01
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标准降水蒸散发指数(SPEI)是一种用于量化气候干旱严重性的指标,它结合了降水和潜在蒸散发的信息,并将这些数据标准化,以便能够在不同的时间和空间尺度上进行比较。SPEI的计算通常涉及以下步骤:数据收集:收集降水数据和潜在蒸散发数据。这些数据通常是月度的,但也可以根据需要计算其他时间尺度的SPEI(如3个月、6个月等)。计算降水与潜在蒸散发的差值:对于每个月份,计算降水量(P)与潜在蒸散发量(PET
使用R语言预测产品销量 通过不同的广告投入,预测产品的销量。因为响应变量销量是一个连续的值,所以这个问题是一个回归问题。数据集共有200个观测值,每一组观测值对应一种市场情况。 数据特征TV:对于一个给定市场的单一产品,用于电视上的广告费用(以千为单位)Radio:用于广告媒体上投资的广告费用Newspaper:用于报纸媒体上的广告费用响应Sales:对应产品的销量 
众所周知,在大数据时代R语言有两个弱项,其中一个就是只能使用单线程计算。但是在2.14版本之后,R就内置了 parallel ,强化了R的并行计算能力。parallel实际上整合了之前已经比较成熟的 snow和multicore  而后者无法在windows下运行,所以也就先不管了。parallel可以很容易的在计算集群上实施并行计算,在多个CPU核心的单机上,也能发挥并
转载 2024-04-09 19:35:59
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方差分解分析(Variance Partitioning Analysis)可用于确定指定环境因子对微生物(原生生物/植物/动物等等)群落结构变化的解释比例。要计算指定环境因子与群落结构的相关性,就需要约束非指定环境因子的同时,对指定环境因子做排序分析。其实就是相当于做partial排序分析。本文记录一下使用vegan进行VPA分析的两种方法。一、 数据准备# 1. 设置工作路径,老生
我从开始学R到现在一直都在发现“相见恨晚”的R。分析与建模:Matrix:先进的稀疏矩阵处理,不了解稀疏矩阵概念的时候内存占用和运行速度都不忍直视。Reshape2/ddply:数据处理不用愁。*apply系列:比for更好用的函数,其中tapply远不如lapply流行,但是实用程度不在其下。实际上lapply有没有变快得看各人的实现,因为虽然lapply调用了C实现,但是它还是要回头调用在
Igraph入门指南一、图的结构图是顶点和边的集合,而边是通过顶点来描述。顶点和边,要用集合的理念去操作。1、igraph中与图结构相关的函数+.igraph(), add_edges(), add_vertices(), complementer(),compose(), connect(), contract(), delete_edges(), delete_vertices(), d
# R语言 GenABEL使用教程 ## 一、整体流程 ```mermaid journey title 教会小白如何使用GenABEL section 开始 开发者 -> 小白: 介绍GenABEL使用流程 section 步骤 小白 -> 开发者: 了解GenABEL基本功能及用途 小白 -> 开发者: 安装G
原创 2024-03-21 05:54:26
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写在前面R是多个函数的集合,具有详细的说明和示例。 学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R。 使用是一通百通的,我们以dplyr为例,讲一下R。安装和加载R1.镜像设置两行代码↓可以搞定,但这个方法并不适用于每个电脑,有一部分会失败。随缘,失败的话就每次需要下载R时运行这两句代码即可。2.安装确保联网再操作。。。不然就尴尬了。R安装命令是in
转载 2023-07-28 20:55:15
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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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