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肠型分析学习笔记

., et al. (2011) Enterotypes of the human gut microbiome, Nature,doi://10.1038/nature09944 在谷歌上一搜，作者竟然做了个分析肠型的教程在这...如果你只需要获得自己的结果或者自己课题的结果，不需要跑代码的，有最新的网页版分型，更好用，网址也放在这，同样也是上面翻译的那篇文章里提到的网址：http://enterotypes.org/ 只需要把菌属的含量比例文件上就能很快得到结果...下面我就边学习边做来尝试着来个分析，并把代码放在这里备忘。其实作者已经整理好了代码，我学习一下，争取实现对手上的数据进行分析。...跑跑示例数据，排排错 我表示对R语言还只是一知半解的状态，所以，先跑下，然后能用上自己的数据， 当个工具用就暂知足啦。...原代码中还提示『没有"s.class"这个函数』，百度了一下发现有个老兄的新浪博客说了是这个包，于是加了句library(ade4)就ok了。

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R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

> n=nrow(cars)> x=21> points(x,predict(reg,newdata= data.frame(speed=x)),pch=19,col="red") 我们正在这里做出一个预测...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...col="light blue")points(x,predict(reg,newdata=data.frame(speed=x)),pch=19,col="blue") 蓝色值是可能的预测，可以通过在我们的观察数据库中重新采样获得...这次，除了绘制新样本和计算预测值之外，我们还将在每次绘制中添加噪声，我们获得可能的值。...Klaus Schmidt和AngelaWünsche于1998年在链梯，边际总和和最大似然估计中建立了带有最小偏差方法的链接。

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    【学习】R语言中的情感分析与机器学习

    本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。...实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。...用R语言来处理文本分析已经是公认的事实（详见R语言中的自然语言处理）。tm包算是其中成功的一部分：它是R语言在文本挖掘应用中的一个框架。...这里是对它的一个介绍。文本分析最重要的部分就是得到每个文档的特征向量，其中词语特征最重要的。当然，你也可以将单个词语特征扩展为双词组，三连词，n-连词等。在本篇文章，我们以单个词语特征为例做演示。...这是可以理解的，因为我们给的是一个非常小的数据集。扩大训练集后，利用更复杂的方法我们对推文做的情感分析可以得到一个更好的结果。示例演示如下： 推文情感分析 数据来自victornep。

    1.4K81

    R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

    ，分母的方差可以被预测代替，因为在泊松模型中，期望和方差是相同的。...另一方面，我们可以记住，在这种情况下，伽玛定律应该给出一个很好的近似值。...= rgamma(n, shape = a, scale = b)+ if(roundvalue){r=round(r)}+ return(r)+ } 然后，我们将执行一个小函数，该函数将从三角形计算出未来的平均付款额或各付款场景的总和数...如果我们查看最佳估计的分布，我们得到 polygon(c(D$x[I],rev(D$x[I])),c(D$y[I],rep(0,length(I))),col="blue",border=NA) 但是...> quantile(VRq,.99) 99% 2855.01 因此，有必要将拨备金额增加约15％，以确保公司能够在99％的情况下履行承诺， > quantile(VRq,.99)-2426.985

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    R语言中的情感分析与机器学习

    本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。...实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。...tm包算是其中成功的一部分：它是R语言在文本挖掘应用中的一个框架。它在文本清洗（词干提取，删除停用词等）以及将文本转换为词条-文档矩阵(dtm)方面做得很好。...注意，在R中用ngram包来处理n-连词。在过去，Rweka包提供了函数来处理它。现在，你可以设置RTextTools包中create_matrix函数的参数ngramLength来实现它。...这是可以理解的，因为我们给的是一个非常小的数据集。扩大训练集后，利用更复杂的方法我们对推文做的情感分析可以得到一个更好的结果。示例演示如下： 推文情感分析 数据来自victornep。

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    R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

    ，分母的方差可以被预测代替，因为在泊松模型中，期望和方差是相同的。...另一方面，我们可以记住，在这种情况下，伽玛定律应该给出一个很好的近似值。...= rgamma(n, shape = a, scale = b)+ if(roundvalue){r=round(r)}+ return(r)+ } 然后，我们将执行一个小函数，该函数将从三角形计算出未来的平均付款额或各付款场景的总和数...如果我们查看最佳估计的分布，我们得到 polygon(c(D$x[I],rev(D$x[I])),c(D$y[I],rep(0,length(I))),col="blue",border=NA) 但是...> quantile(VRq,.99) 99% 2855.01 因此，有必要将拨备金额增加约15％，以确保公司能够在99％的情况下履行承诺， > quantile(VRq,.99)-2426.985

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    R语言使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

    我们已经在定价过程中看到，分母的方差可以被预测代替，因为在泊松模型中，期望和方差是相同的。所以我们考虑 ?...另一方面，我们可以记住，在这种情况下，伽玛定律应该给出一个很好的近似值。...= rgamma(n, shape = a, scale = b) + if(roundvalue){r=round(r)} + return(r) + } 然后，我们将执行一个小函数，该函数将从三角形计算出未来的平均付款额或各付款场景的总和数...如果我们查看最佳估计的分布，我们得到 polygon(c(D$x[I],rev(D$x[I])),c(D$y[I],rep(0,length(I))),col="blue",border=NA) 但是...> quantile(VRq,.99) 99% 2855.01 因此，有必要将拨备金额增加约15％，以确保公司能够在99％的情况下履行承诺， > quantile(VRq,.99)-2426.985

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    R语言中的情感分析与机器学习

    本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。...实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。...tm包算是其中成功的一部分：它是R语言在文本挖掘应用中的一个框架。它在文本清洗（词干提取，删除停用词等）以及将文本转换为词条-文档矩阵(dtm)方面做得很好。...注意，在R中用ngram包来处理n-连词。在过去，Rweka包提供了函数来处理它。现在，你可以设置RTextTools包中create_matrix函数的参数ngramLength来实现它。...这是可以理解的，因为我们给的是一个非常小的数据集。扩大训练集后，利用更复杂的方法我们对推文做的情感分析可以得到一个更好的结果。示例演示如下： 推文情感分析 数据来自victornep。

    1.5K30

    R包是否应该每次使用都联网？以及生信必备统计学实例推荐

    pvalueCutoff = 0.9, qvalueCutoff =0.9) head(kk.up)[,1:6] 问题是我一直在大力宣传这个...clusterProfiler包的这种enrich方式，如果我一直推荐的是一个错误的代码，那该多尴尬呀！...怪不得总是有些人问到使用它的各种失败，各种报错，因为我大部分时间都是在墙外所以根本就没办法重复出求助者的错误。...所以我的第一个问题来了？ 一个主打统计学功能函数的R包需要每次都联网吗？ 毕竟很多工作场景是不允许联网的，先不说墙内墙外的问题。...),by='path_id') kegg_r=kegg_r[order(kegg_r$p),] 写完我就又思考了，这个统计学应该是生信工程师的必备技能，那么除了我演示的超几何分布检验，还有哪些统计学实例是一定要掌握的呢

    1.4K30

    R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法分析汽车制动距离|数据分享

    当我们想给预测一个置信区间时，预测的置信区间取决于参数估计误差。...size=n, + replace=TRUE) + points(x,predict(reg,newdata=data.frame(speed=x)),pch=19,col="blue") 蓝色值是通过在我们的观测数据库中重新取样获得的可能预测值...然后开始讨论在供应中使用回归模型。为了获得具有独立性，有人认为必须使用增量付款的数据，而不是累计付款。 可以创建一个数据库，解释变量是行和列。...iterations: 4 > predict(reg2, newdata=base,type="response") > sum(py2[is.na(y)]) [1] 2426.985 预测结果与链式梯度法得到的估计值吻合...克劳斯·施密特（Klaus Schmidt）和安吉拉·温什（Angela Wünsche）于1998年在链式梯度法、边际和最大似然估计中建立了与最小偏差方法的联系。

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    理论：正则化-Lasso规约

    讲一下比较常用的两种情况，q＝1和q＝2的情况： q＝1，也就是今天想讲的lasso回归，为什么lasso可以控制过拟合呢，因为在数据训练的过程中，可能有几百个，或者几千个变量，再过多的变量衡量目标函数的因变量的时候...，不然这边会抛错误；除此之外，如果数据之间差别的数量级较大，还需要进行标准化，R里面也是可以进行处理的，这边就不赘述了，glmnet()函数中添加参数standardize = TRUE来实现，scale...roc所衍生出来的一个值；我们这边用的是class，也就是模型错误分配的概率，结合我这次业务开发的实际业务场景，这个更合适一点；nfolds是指folds数目，也可以通过foldid数来控制每个fold...可以通过c(cvfit$lambda.min, cvfit$lambda.1se)来看在所有的λ值中，得到最小目标函数type.measure均值的cvfit$lambda.min，以及其所对应的λ值可接受的一个标准误差之内对应的...我们可以print(model)，在实际的选择模型中λ值的过程里，存在三个指标：df：自由度， %Dev：残差被解释的占比，也就是模型的好坏程度，类似于线性模型中的R平方，Lambda也就是λ值所对应的值

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    基于R的竞争风险模型的列线图

    作者：科研猫 | 西红柿 责编：科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...$ 阶段：疾病阶段，因子变量，4个级别：“ CR1”，“ CR2”，“ CR3”，“复发”。 $ Age：年龄变量，连续变量。 $ 状态：结果变量，0=删失，1=复发，2=竞争风险事件。...因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。但是，它目前仅接受由coxph()，lm()和glm()函数返回的回归对象。...mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。然后，我们可以使用coxph()函数拟合加权数据集的竞争风险模型，再将其给regplot()函数以绘制列线图。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估，例如计算C指数和绘制校准曲线等。

    4.2K20

    为什么我的小提琴图不好看

    作为开篇的介绍，这好像是我第一次写关于R画图的内容，原因呢当然是因为本人懒。现在既然有要做平台，那么就努力更新点干货给大家吧！ 虽然是一门统计语言，它的画图能力也毫不逊色。...“R以能创建漂亮优雅的图形而闻名。”这是《R语言实战》一书中对R语言的简短有力的一句评价。 那么在研究生涯中。对于简单的统计图，我们使用prism、excel等画出来的竟然比自己用R画出来的还要好看。...不禁让我们产生了疑问，这到底是为什么呢？ 于是乎，大家就开始在百度上搜啊搜，谷歌上搜啊搜，很难找到对上自己口味的图，找到了呢可能又没有代码实操。 此次就是给大家这样一次机会，自己动手，丰衣足食。...','40-50','≥50')) 复制代码 代码就不解释了，R语言的”？...代码中需要用到的输入数据：临床信息和TP53的表达数据。

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    R可视乎｜克利夫兰点图系列

    简介 在可靠性实验中，不同产品的测试失效时间可以通过克利夫兰点图进行可视化，今天就对该系列的图进行系统的介绍。主要参考张杰博士的《R语言数据可视化之美》[1]，并结合我实际使用经验进行修改。...当然在实际使用中，尤其是在生存分析，可靠性分析中。数据可能包含产品测试起始时间和终点时间。这时只需将segement中的x参数进行变化即可。...哑铃图主要用于： ①展示在同一时间段两个数据点的相对位置（增加或者减少）； ②比较两个类别之间的数据值差别。 这里，我们的模拟数据就不大适合了，为了绘制该图，我将数据进行变化。...set.seed(2) #再模拟一个工厂得到的数据 test_data1 = data.frame("Id" = LETTERS[1:20], "Time" = rnorm(20,10,10)+20)...通过这个图可以看出，相同产品在不同厂房测试的数据，由于我的数据是模拟产生的，得到的结果没什么实际意义就不做解释了，主要是分享下如何使用克利夫兰点图进行绘制和拓展。

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    独家 | 规范性分析的实用介绍（附R语言案例研究&演示代码）

    有三个R文件，您应该按以下顺序使用它们： DataPreparation.r Visualization.r ModelBuilding.r 假设生成 生成一个假设是解锁任何数据科学或分析项目的关键。...这是因为共线变量的存在总是会降低模型的性能，因为它们在模型中引入了偏差。 我们应该处理共线性问题。目前，有许多方法可以解决这一问题，例如使用主成分分析（PCA）进行变量变换和简化。...LG_26是一个逻辑回归模型，阈值为26%。如果你在这方面有所提高，请告诉我——我很高兴听到你对如何处理这个问题的想法。 改进绩效的建议—规范性分析 现在，我们一直在等待的部分——规范性分析！...因此，如果我们计算因变量系数的指数，我们就得到了概率，从中我们得到了自变量中一个单位变化的顾客行为变化的概率（使用公式概率=赔率/（1+赔率））。 下图将使您更好地了解我所说的内容： ?...Datovr_Range（数据覆盖的收入范围）并不显著，但其优势比大于1，表明1个单位的价值变化有50%以上的机会将客户行为从一个级别改变到另一个级别。也许我们需要注意一下。 此外，截距也很重要。

    1.1K20

    数据预处理技术研究 | 冰水数据智能专题 | 1st

    在海量的实际数据中无意义的成分也很多，严重影响了数据挖掘算法的执行效率，其中的噪声干扰还会造成无效的归纳。预处理已经成为数据挖掘系统实现过程中的关键问题。 ?...实际使用的系统中，存在大量的模糊信息，有些数据设置还具有一定的随机性质。 2 数据预处理在数据挖掘中的定位 一个完整的数据挖掘系统必须包含数据预处理模块。...有监督过程是在领域专家的指导下，分析收集的数据，去除明显错误的噪声数据和重复记录，填补缺值数据;无监督过程是用样本数据训练算法，使其获得一定的经验，并在以后的处理过程中自动采用这些经验完成数据清洗工作。...可以用多维数据立方(Data Cube)来组织数据，采用数据仓库中的切换、旋转和投影技术，把初始的知识状态空间按照不同的层次、粒度和维度进行抽象和聚集(即数据泛化)，从而生成在不同抽象级别上的知识基。...它为数百个现有的R模型实现（在底层使用了各种各样的API）提供了一个通用接口。

    2.7K30

    绘制圆环图雷达图星形图极坐标图径向图POLAR CHART可视化分析汽车性能数据

    我发现的两个主要问题是，极坐标的变化会使你的路径弯曲成圆形，而且雷达无法与geom_bin结合使用来填充背景。 这就是为什么我通常在笛卡尔坐标系统中使用。更像是一种数学解决方案。...作为一个额外的好处，我还发现它的构建/加载速度更快。对我来说很重要，因为我让它们在 Shiny Apps 中交互。 我在示例中使用了 mtcars 数据。...r % mutate r$xed <- 0 r$yed <- 0 #用自己的数据和美学来绘制每一层的图案 ggplot() + geom_segment +...t <- seq d <- data.frame if(fed==TRUE) { # #在中心添加一个点，使整个 "饼 "被填满 d <- rbind } return(d) 网格圆圈和标签...但是为了简单地将所有轴文本和轴标签设置为blank，我构建了一个可以使用 text 绘制的数据框。

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