如下是实现R语言主题网站的步骤：
表格形式的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 确定网站主题和目标受众 |
| 步骤2 | 设计网站布局和功能 |
| 步骤3 | 收集和整理相关数据 |
| 步骤4 | 数据预处理和分析 |
| 步骤5 | 创建网站页面和交互功能 |
| 步骤6 | 进行测试和优化 |
| 步骤7 | 部署和发布网站 |
| 步骤8
原创
2024-01-01 04:00:20
62阅读
第一章 R基础一、什么是R1.编程：面向对象的编程语言2.使用者：有着统计分析功能及强大作图功能的软件3.开发者：一组开源的数据操作二、R的优点免费、跨平台、简单易学、程序小巧、易扩展。三、R的安装R的官网：https://www.r-project.org/安装程序如下图所示：进入官网，点击download R进入下载页面，选择离自己最近的服务器链接，这里选择兰州大学镜像(CRAN)：https
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2023-10-13 22:12:34
457阅读
# R语言中的主题分析
主题分析（Topic Modeling）是一种文本挖掘方法，用于发现文本集合中的隐藏主题。主题分析广泛应用于情感分析、信息检索、文档分类等领域。本文将介绍R语言的主题分析，包括基本概念、常用方法、实例代码以及相关的状态图与关系图展示。
## 一、基本概念
主题建模假设文档是由若干主题生成的，每个主题又可以通过一组词汇来表征。常用的主题建模方法包括：
1. **Lat
原创
2024-08-09 10:34:11
150阅读
# R语言案例主题实现流程
## 1. 确定案例主题
首先需要确定你想要实现的案例主题，可以是数据分析、机器学习、可视化等。
## 2. 收集数据
在R语言中实现案例主题需要使用数据作为基础，你可以选择现有的数据集或者自己收集数据。
## 3. 数据清洗与预处理
对数据进行清洗和预处理是非常重要的一步，确保数据质量和准确性。
## 4. 数据分析与建模
根据案例主题的要求，使用适当的数据分
原创
2024-04-27 06:26:20
40阅读
这是一个NLP参赛项目的主题分析环节的代码，总体的工程代码已经上传至github，可以直接下载使用。://github.com/stay-leave/weibo-public-opinion-analysis现在将思路分享给大家。一、原理介绍LDA主题模型是Blei等人于2003年提出的一种文档主题生成模型，包括文档、主题和词项3个层级结构。LDA常被用于识别语料中潜在的主题信息。 LD
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2023-09-19 10:39:28
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作者：闵家勇 shiny是R语言非常好用和好玩的一个包，它不需要我们去了解网页语言以及如何制作网页等就可以实现用R语言构建交互式Web应用程序。它可以使我们以更加方便和交互性的方式去展现结果、数据和模型等，甚至还可以插入图片、动画、视频以及声音等，可以说是非常炫酷了！ 下面简单的基本原理以及快速实现，你也可以拥有一个自己做成的网页啦～如果你没有安装shiny包，通过以下途径先
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2023-10-12 10:58:56
97阅读
Reference Number of topicsPlexity OR maximum likelihood estimation使用R语言进行主题发要在数据集中确定主题的个数，需要事先设定主题个数的搜索范围；然后分别使用LDA计算主题模型在不同主题数目下的困惑度或者似然估计数值，最终能够使得模型困惑度最低或者似然估计值最大的主题数即为最佳的主题个数。一般为了降
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2023-12-19 23:48:35
245阅读
# R语言入门：基本操作与应用示例
R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言，广泛应用于数据分析、统计建模和数据可视化。对于初学者来说，掌握基础知识将为后续深入学习奠定良好基础。本文将带您走进R语言的世界，介绍基本操作并提供相关代码示例。
## R语言的基本操作
在R语言中，我们首先需要安装和加载相关的包。以数据处理和可视化为例，我们可以使用`tidyverse`包。以下是加载`tidyve
原创
2024-09-20 15:02:33
51阅读
生而为人，学无止境。 作为爬虫爱好者，最开始的时候多少都会遇到爬取的时候返回各种bug，抓头挠耳吧；R语言爬虫的包基础的就是rvest和RCurl，解析的就是xml包，当然你还得有html、css、http协议；但基本的包仅对于静态网页的爬取比较有效，而对于动态网页（渲染网页）就没用了；接下来写一下R语言里面对于动态网页爬取（AJAX异步渲染/加载网页）的前期环境配置/搭建（模拟浏览器操
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2023-11-16 21:13:32
99阅读
3）题目：要了解学校毕业生起始工资是否能用 GPA 和毕业时的年龄来解释，请利用样表数据来进行解释。（表格已经整理到 Excel 表格中，如下图所示：） 导入数据： （1）试做回归模型并解释各项系数：由此运算结果可得：多元线性回归函数为： 起始工资 = -5213.1 + 8508.8GPA + 181.6年龄解释： 在 GPA 不变的情况下，年龄每增加一个单位，起始工资就增加 181.6 个单位
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2023-09-23 08:31:10
267阅读
1 R的下载、安转 R有很多的版本，支持目前主流的操作系统MAC、Linux和WINDOWS系列。因为我个人是在WINDOWS下用R的，所以在这里将只介绍WINDOWS下R的下载&安装。 下载R： 你可以从世界各地很多网站上下载到R，官方的中国下载点是： http://www.lmbe.seu.edu.cn/CRAN/bin/windows/bas
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2023-10-25 19:51:37
72阅读
# R语言代码高亮网站的应用与展示
在数据科学和统计分析的领域，R语言凭借其强大的数据处理能力和可视化功能而备受欢迎。为了提升R语言代码的可读性，特别是在网页展示或文档编写中，使用代码高亮显示成为一种必需的技能。本文将介绍如何利用一些网站实现R语言代码的高亮显示，并提供相应的代码示例。
## 什么是代码高亮？
代码高亮是一种通过不同颜色和字体样式来提高代码可读性的技术。它帮助开发者和读者更清
原创
2024-10-27 04:25:36
291阅读
# 使用R语言进行LDA主题模型图的可视化
主题模型是一种用于发现文档集合中潜在主题的方法，其中Latent Dirichlet Allocation（LDA）是当前最常用的算法之一。本文将介绍如何在R语言中构建LDA主题模型，并通过图形化手段来展示其结果，帮助读者理解文本数据的主题结构。
## 1. 什么是LDA主题模型？
LDA是一种生成式统计模型，它假定每个文档都是由多个主题组合而成，
# 如何在R语言中引用自制主题（source）
在数据科学和统计分析中，R语言因其丰富的可视化功能而备受推崇。使用ggplot2包，用户能够轻松创建出美观且直观的图形。为了提高可视化的一致性和专业性，我们可以自定义主题并在需要的情况下进行引用。本文将详细介绍如何创建并引用自制主题。
## 1. 实际问题
假设我们在一家数据分析公司工作，项目需要绘制多种类型的数据可视化图表，例如折线图、柱状图
因为影像处理过程的需要，还是需要学习一些IDL语言，以便在ENVI中对图像进行批量的操作。这里就不定期的更新一些心得和小段吧。第一本书《遥感二次开发语言IDL》 徐永明编著，科学出版社，2014年6月第一版2018.07.08（1）IDL语言不区分大小写（2）IDL中分号“；”表示注释（3）“$”表示续行符（4）一行可以写多条IDL语句，使用“&”连接（5）IDL行文风格类似pascal（
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2024-04-18 16:33:57
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一、使用Rstudio 切记Rstudio安装之前要先安装R，否则会报错 进入Rstudio官网http://www.rstudio.com/ 点击DownloadRStudio 点击下载桌面，免费的 然后直接安装即可 二、如何使用R画图&nb
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2023-09-18 03:20:34
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原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_14154cb430102x1wb.html介绍Groupon是一个优惠券推荐服务，您可以免费注册Groupon，并且Groupon每天都会向您发送包含该地区当天交易的电子邮件。如果您喜欢这笔交易，那么您可以立即从Groupon购买，并在餐馆/商店兑换。数据这些数据是从Groupon网站的纽约市区域获得的...
原创
2021-05-12 14:11:56
128阅读
原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_14154cb430102x1wb.html介绍Groupon是一个优惠券推荐服务，您可以免费注册Groupon，并且Groupon每天都会向您发送包含该地区当天交易的电子邮件。如果您喜欢这笔交易，那么您可以立即从Groupon购买，并在餐馆/商店兑换。数据这些数据是从Groupon网站的纽约市区域获得的...
原创
2021-05-19 23:43:32
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画图时加大标题##图形文本可分为三类，分别是标题，可以通过title()函数添加；
##图形内部文本，通过text()函数实现；
##图形周边文本，可以通过mtext()函数实现。
#R语言加大标题，普通作图时
mtext("dot and line",side = 4,outer = F,col = "purple")
#遇到无法用mtext和legend时，例如用plot_grid进行作图
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2023-06-07 11:18:16
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目录LDA概述数学基础知识二类LDA原理多类LDA原理LDA算法流程优点缺点PCA概述协方差和散度矩阵特征值分解矩阵原理SVD分解矩阵原理PCA的两种实现方法准则优点缺点算法应用LDA vs PCA参考关于作者 LDA概述LDA（Linear Discriminant Analysis），线性判别分析。LDA是一种监督学习的降维技术。主要用于数据预处理中的降维、分类任务。LDA的目标是最大化类间
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2023-12-24 21:53:31
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