使用高程级别平滑贴图；使用tmap进行R - 腾讯云开发者社区

因此，我们可以尝试通过使用简单移动平均线进行平滑来估计此时间序列的趋势分量。...使用指数平滑的预测指数平滑可用于对时间序列数据进行短期预测。简单的指数平滑如果您有一个时间序列可以使用具有恒定水平且没有季节性的附加模型来描述，则可以使用简单的指数平滑来进行短期预测。...为了使用R中的简单指数平滑进行预测，我们可以使用R中的“HoltWinters（）”函数拟合一个简单的指数平滑预测模型。...在简单的指数平滑中，通常使用时间序列中的第一个值作为级别的初始值。例如，在伦敦的降雨时间序列中，1813年降雨量的第一个值为23.56（英寸）。...为了进行预测，我们可以使用R中的HoltWinters（）函数拟合预测模型。

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使用平滑函数快递进行枢轴点检测

通过平滑价格数据，我们可以找到枢轴点平滑函数 @numba.njit def smooth_price(price, length=2, iterations_left=1): if...为什么我们每次递归时要使用length+1？...) 下面是未+1的可视化可以看到，上面方法更加平滑。...枢轴点检测所以我们用更简单的方法来进行枢轴点检测。给定窗口价格，我检查这些价格是否像一个V形的最小值或一个翻转V形的最大值。代码如下。...使用核回归核回归可以做到而且会更好，但这是效率和“正确性”之间的一种权衡。

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使用R语言进行异常检测

本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下：（1）单变量的异常检测（2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测（3）通过聚类进行异常检测（4）对时间序列进行异常检测...当选择最佳方式在真实应用中进行搭配时，需要涉及领域知识。使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 LOF（局部异常因子）是用于识别基于密度的局部异常值的算法。...lofactor()函数使用LOF算法计算局部异常因子，并且它在DMwR和dprep包中是可用的。下面将介绍一个使用LOF进行异常检测的例子，k是用于计算局部异常因子的邻居数量。...在上图中，聚类中心被标记为星号，异常值标记为’+’ 对时间序列进行异常检测本部分讲述一个对时间序列数据进行异常检测的例子。在本例中，时间序列数据首次使用stl()进行稳健回归分解，然后识别异常值。...一些用于异常检测的R包包括： extremevalues包：单变量异常检测 mvoutlier包：基于稳定方法的多元变量异常检测 outliers包：对异常值进行测验来自数据分析之禅

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「R」使用Rmarkdown进行博文写作

其内容如下，简单设定标题、作者、日期、目录、标签，你可以根据自己情进行更改，只要符合头信息规范即可： --- title: "Put your title here" author: 王诗翔 date:...第二步将下面两个函数保存到一个R文件（以.R结尾）中： ################ ## 用rmd写博客 ## ################ # 作者：王诗翔 # 更新日期：2018-02...} 我把它保存为new_post.R，上述我进行了比较详细的注释，请在使用之前仔细阅读一下。使用我以现在以Rmarkdown写的这篇文章为例，简单讲一下使用。...运行R文件： source("./new_post.R") 这样就能在R控制台调用里面的两个函数了。...特别是你固定你自己的写法之后，你将两个函数中的目录路径默认参数全部对应上，再使用R的TAB键补全，运行命令简直秒秒钟，专心写文章就好啦。

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R tips：使用prcomp进行PCA降维

PCA分析和可视化常用的是FactoMineR和factoextra的组合，分析和出图都很方便，比如将iris数据集的四个参数降维（示例使用）： library(magrittr) library(ggplot2...R中的prcomp函数也可以进行降维，从熟悉R函数的角度出发，尝试复现上述的降维图。...降维前需要先将数据进行scale，否则结果会有少许差异： pca_prcp % scale %>% prcomp() pca_prcp是一个prcomp...sum(.) * 100} %>% .[1:2] %>% signif(digits = 4) pca_prcp_contrib # [1] 72.96 22.85 图表复现上面的PCA图其实就是使用

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R语言使用混合模型进行聚类

p=6112 混合模型是k个分量分布的混合，它们共同形成混合分布：F（x ）f(x) F（x ）= Σk = 1ķαķFķ（x ）f(x)=∑k=1Kαkfk(x) 为什么要使用混合模型？...让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。...使用高斯混合模型进行聚类执行混合模型聚类时，您需要做的第一件事是确定要用于组件的统计分布类型。...我们可以使用以下代码检索这些数据： post.df <- as.data.frame(cbind(x = mixmdl$x, mixmdl$posterior)) head(post.df, 10)...最终用户决定使用什么“阈值”将数据分配到组中。例如，可以使用0.3作为后阈值来将数据分配给comp.1并获得以下标签分布。 ? ?

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「R」使用 ezcox 进行批量 Cox 模型处理

下面我们看一下如何使用它。...安装使用下面的命令直接从 CRAN 上安装： install.packages("ezcox") 安装开发版本使用： # install.packages("devtools") devtools:...这里有一点需要提醒读者注意，当 contrast_level 和 ref_level一致时，Cox 模型其实是将该变量作为一个连续变量进行处理，所以我们也可以观察到它们的样本量一致。...如果有画图需求的读者可以使用 forestplot 包，甚至 ggplot2 去构建自定义的森林图或者其他图形。...如果是单个 Cox 模型，我们可以直接使用 forestmodel 包提供的函数进行可视化。

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使用R语言进行机器学习特征选择②

1.特征工程概述特征工程其实是一个偏工程的术语，在数据库领域可能叫做属性选择，而在统计学领域叫变量选择，其实是一个意思：即最大限度地从原始数据中提取有用信息以供算法和模型使用，通过寻求最优特征子集等方法使模型预测性能最高...我们以经典的鸢尾花数据iris为例，分别根据已有的特征选择的框架图，本人结合网络上给出的python代码总结，添加了运用R实现特征选择的方法，来对比两种语言的差异。...Filter法(过滤法) 按照变量内部特征或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征.与特定的学习算法无关，因此具有较好的通用性，作为特征的预筛选器非常合适。...train.task <- makeClassifTask(data = iris, target = "Species") # 查看变量选择可选方法listFilterMethods() # 选择计算方差，进行特征选择...var_imp <- generateFilterValuesData(train.task, method = "variance", nselect = 3) var_imp # 对衡量特征指标进行绘图

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使用R语言进行聚类的分析

大家好,上周我着重研究了对于聚类分析的一些基础的理论的知识学习,比如包括公式的推导,距离求解的方法等方面,这一周我结合资料又对系统聚类分析法和动态聚类分析法进行了一些学习,希望通过这一篇文章可以来对这两种方法来进行比较...系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的...三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...输入这些数据是一个痛苦的过程,请大家自行体验: 接下来,将使用scale函数对数据进行中心化或者标准化的处理,这样做的目的是为了消除这些小数量级别影响以及一些单位的影响 ?...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?

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使用R语言进行机器学习特征选择①

使用caret包,使用递归特征消除法，rfe参数:x，预测变量的矩阵或数据框,y，输出结果向量（数值型或因子型）,sizes，用于测试的特定子集大小的整型向量,rfeControl，用于指定预测模型和方法的一系列选项...ut]], cor =(cor)[ut] ) } res <- rcorr(as.matrix(Matrix)) cor_data r)...subset(cor_data, cor_data$cor > 0.5) cor_data row column cor 22 pregnant age 0.5443412 2 根据重要性进行特征排序...从图中可以看出当使用5个特征时即可获取与最高性能相差无几的结果。

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【零梯】使用blosm+GIS数据制作杭州市三维地形模型，地形贴图，高程地形建筑

地形数据使用的开放的12.5米地形。使用右侧【gis工具】-tif转hgt2、将地形文件复制到 blosm插件临时目录中。没有目录的可以手工创建。...如图我们在桌面创建了blsosm_res文件夹3、准备建筑物osm格式数据，使用Geobuilding软件导出4、安装blsom插件设置插件临时目录5、导入地形在Geobuilding软件中绘制要生成地形的区域轮廓...点击paste粘贴刚复制的bbox边界点击 import导入地形给地形贴图，设置自定xyz瓦片地址等待瓦片下载合成贴图6、导入建筑物视频教程https://www.bilibili.com/video/

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如何关闭仅允许使用网络级别身份验证进行连接

windows2012参考1.鼠标左键点击左下角的windows图标2.鼠标右键此电脑，点击属性3.鼠标左键点击远程设置，取消勾选的仅允许使用网络级别身份验证进行连接windows2016及以上参考1....右键桌面，点击个性化，点击主题，选择桌面图标设置，勾选计算机，点击确认，会发现桌面出现会此电脑2.右键此电脑，单击属性，选择远程设置，取消勾选络级别身份验证进行连接即可

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使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断

比如：0元，10小时教学视频直播《跟着百度李彦宏学习肿瘤基因组测序数据分析》这个文献，研究者就是使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断，拿到了11个自定义的...3A10.1038%2Fs41422-020-0333-6/MediaObjects/41422_2020_333_MOESM23_ESM.csv 这个是大于500M的CSV文件，下载后修改名字，然后读入R，..."study", normalize = TRUE) dim( escc_sca_mm ) table(colSums(escc_sca_mm)) head(escc_sca_mm[,1:4]) 使用...不同的特征有不同的生物学含义【2】，比如文章【3】就是使用了这些signature区分生存！...主要是R包deconstructSigs可以把自己的96突变频谱对应到cosmic数据库的30个突变特征。

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「R」使用 ggplot2 进行曲线拟合

这里我们构造一组数据来看看如何使用 ggplot2 来拟合数据。...ggplot2 绘制散点图： library(ggplot2) p <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point() p 我们先直接利用 geom_smooth() 对散点进行平滑拟合...，默认使用的是 loess 方法。...p + geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ I(x^3)) 除了直接 geom_smooth() 进行拟合，还可以先使用 lm() 建立模型，生成对应的值...，然后使用线条添加在图上也是可以的。

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「R」使用UCSCXenaTools获取数据进行生存分析（全英文）

To address this issue, we developed an R package UCSCXenaTools for enabling data retrieval, analysis...Download clinical dataset Now we download the clinical dataset of the TCGA LUAD cohort and load it into R....The UCSCXenaTools R package: a toolkit for accessing genomics data from UCSC Xena platform, from cancer

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七夕福利：程序员如何通过H5绘制手掌地图表白

[七夕.gif] 一、使用个性化地图将小岛变成爱心登录腾讯位置服务官网，注册帐号，在key管理里创建新密钥，QQ和微信都可以直接登录，而且个性化地图在网站和微信小程序中都可以使用哦。...虽然本示例使用JSAPI GL进行演示，但还是必须在地图sdk和小程序中至少勾选一个，这里我们就选地图sdk吧。...[7a0bbd51302144c0afea18e824aa85e1~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 提交成功之后我们就可以进行开发了，留意上面有个编号“style 1”下面也会用到...center: new TMap.LatLng(32.879587,111.972656), //地图缩放级别，支持3～20 zoom: 4,...marker.moveAlong一般用来做轨迹回放，这里用来从家移动到心形小岛；map.easeTo可以使地图做平滑过渡的动画，这里一直放大地图到心形完整显示。

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R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归

下面的代码使用Metropolis采样来探索 beta_1和beta_2 的后验Yi到协变量Xi。...canbeta[j] <- rnorm(1,beta[j],can.sd) canlp <- log_post(Y,X,canbeta) # 计算接受率: R...<- exp(canlp-curlp) U <- runif(1) if(UR){

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R语言使用Bass模型进行手机市场产品周期预测

Bass模型显示了如何使用销售数据的前几个时期的信息来对未来的销售做出相当好的预测。可以很容易地看出，虽然该模型来自营销领域，但它也可以很容易地用于对现金流量的预测进行建模以确定初创公司的价值。...R中的符号数学 #BASS 模型 FF = expression(p*(exp((p+q)*t)-1)/(p*exp((p+q)*t)+q)) ## expression(p * (exp((...iPhone销售预测例如，让我们看一下iPhone销量的趋势（我们将季度销量存储在一个文件中并读入文件，然后进行Bass模型分析）。...此计算的R代码如下： #使用苹果iPHONE销售数据 data = read.table("tecdat/iphone.txt",header=TRUE) ## Quarter Sales_MM_units...使用高峰时间公式，用x = q / p代替： ? x的微分： ? 从Bass模型中，我们知道q> p> 0，即x> 1，否则我们可以在0≤F<1区域获得负的接受度或形状，而没有最大值。

1.1K2 0

R数据科学整洁之道：使用 readr 进行数据导入

有同学问要怎么把自己的数据读入 R，由于 tidyverse 工具套件的简单高效，是我们数据处理的优先选择。...为了演示，我们这里使用 R 自带的一个“鸢尾花”数据集: iris，该数据集有 5 列，分别是：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度以及花的种类。...xlsx 最后小结大多数情况下，三个函数就够了，其他文件格式的读/写确有需要的时候再查，这三个函数的使用是需要牢记于心的。

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使用shell进行日志分析(r2第14天)

可以使用sed来做。 sed 's/Get Dump file for //' |sed 'N;N;s/\n/ /g' APP_TMP.TESTRESS_DATA......使用如下的脚本来格式化输出 awk ' BEGIN{ print "###################################################################

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使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析

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使用R语言进行异常检测

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