一,自己输入数据 首先R中的数据类型我们来分个类: 1.按照数据模式分类: 数值型,字符型,逻辑型....直接自己填写每一格的数据,输入代码后,会出现一个弹出窗口是一个空表格,我们便可以直接在表格里填写数据,非常方便,代码和效果如下: 二.从其他数据源导入数据 目前数据源太多了,数据源的格式也非常之多,幸好R的兼容性非常好...,能从各种不同的数据源中获取数据,这里只简单介绍几个比较常用的数据导入方式 1.导入CSV格式数据 read.csv("E:\\课件\\11.csv")引号下面就是你要导入的文件的路径.当如果文件存放R的工作空间时...,便可以直接忽略路径,在引号下写出文件名和后缀即可如 read.csv("21.csv")导入其他格式数据也是如此,当没有写路径时,R会默认在工作空间里导入同名文件. 2.导入Excel文件 方法一.安装并加载...107001的数据(即知识类型页面) data=dbFetch(con_query,n=-1) ####提取查询到的数据，n=-1代表提取所有数据，n=100代表提取前100行 这时我们便已经成功导入数据到R中了
在学习R语言数据分析之前,我们对于R这个软件需要做一些简单的了解,这样对于我们以后编程和数据分析有很大的帮助,简单是说,就是大致了解一下R软件的界面的和操作特性,那么今天我们要讲的一个重点,也是R一个非常大的特色...,就是R软件自带的帮助文档,虽然是全英文的,不过在本文的引导下,对于英语4级的同学爱好者来说足以弄懂R的帮助文档....一.让我们先看看R的界面,这里我们只介绍RStudio这个软件,当然我们在使用这个软件的前提是要在我们的电脑上安装R软件的. ?...xxxxx 获取当前工作区间getwd() 更改工作区间 setwd( "xxxxxx") 清楚当前对象rm() 二.我们都知道R的帮助文档很强大,非常详细而且方便获取.这对于我们学习...,但是我们可以借助翻译工具,自己不懂的单词,不懂的语句直接复制到百度翻译,谷歌翻译中去,虽然有时候得出的结果不像人话,但是,你若是对R有些背景知识的人,是可以大概看懂的,不信,你可以跟着把这18讲看完,
上篇讲到了数据挖掘的质量分析,主要是对数据缺失情况,准确情况,以及数据集的结构进行探索,接下来,我们就要对数据的特征进行分析了,所谓数据的特征分析就是指数据的分...
R的许多特性让我们难以抑制住喜欢他的冲动: 1.相比其他分析软件,要么价格高得离谱,普通人,小公司,创业公司望而生畏,买一个软件可能花上公司全年的利润,还别提需要专门的人才来使用和维护,然而R是免费的...2.R语言的编程通俗易懂,即使以前从来没有接触过编程和代码的小白,也可以轻松上手,这也是它非常受欢迎的点,它的许多功能不需要我们去编程,许多贡献值都已经写好了并编译成包,这就如同一个技能包,我们只需要下载安装就获得了强大的技能...3.在统计分析,统计挖掘领域,数据是枯燥的,我们并不能一眼就看出数据中的规律,索性的是R拥有强大的绘图功能,仅需简单的几行代码,或几个函数,就能得到你心中完美的图形,而且它还在不断的丰富中,或许某一天,...4.如果说其他统计软件是个技术宅男,那么R绝对是社交达人,它的通用性非常广泛,能够和目前主流的任何数据库连接获取数据,也能在多平台上使用,其与其他软件的兼容性也非常之好,这样对我们的工作添加了极大的便利...另外,R还有许多优点,如他的开源性,让我们能最快的获取最新最热的数据分析方法,如他的图形界面““等等.等待着我们去探索. 未完待续. PPV原创文章,严禁转载. (文:@白加黑治感冒)
而数据特征分析则包括数据的分布,数据进行对比,数据简单的统计,以及数据周期性和相关性的检查.这部分工作对于我们后面数据建模非常重要,也是我们发现问题,解决问题的重要一步,那么接下来,会用两节来讲讲数据的初步探索,当然是用R语言实现的...整体查看数据集的情况:这里以R自带数据集mtcars为例....这仅是查看数据的结构信息,当我们想整体看看数据的情况时,R也可以提供可视化的形式,以表格呈现给我们,当然当数据量非常大时,我们也可以选择查看部分行的数据.代码如下: 记住以上的几个函数,我们就可以初步的观察数据的整体结构了
R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一 般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从自带的系统画图功能开始学起...R中的画图函数有高级画图函数和低级画图函数,所谓高级画图函数就是,它占用一个画板上,在此画板上绘制图像,而低级绘图函数,则不占用画板,它在高级绘图函数的基础上,进行绘制图像,也就是说,低级绘图函数只是在高级绘图函数绘制的图形基础上修改...rug( ) 添加轴密度 grid( ) 添加网格线 abline( ) 添加直线 lines( ) 添加曲线 text( ) 添加标签 legend(） 添加图例 ２．绘图参数 绘图参数指的是当我们讲主图形画出后
前面我们讲了许多数据处理阶段使用的函数,但是,仔细的读者可能发现了,函数全是数值统计型的,我们在做数据处理时,经常会碰到处理字符的情况,像变量的名字,像产品的名字,代码,网址分析,文本挖掘需要的文本分析,故这一讲就主要集中来讲字符处理函数...,这样分块讲,有弊端,就是在工作中经常是数值,字符一起都会遇到,一个好处就是,对于初学者来说,方便记忆,条理清楚,在使用函数的时候,减少错误.下面介绍的字符处理函数也尽量的分块进行. 1、查询类函数.
前面讲到了假设检验,可以检验某个简单的结论,判断两个总体是否显著不同,今天,讲统计学中非常经典的一个知识,这就是回归,回归的分类很多,今天主要讲其中的OLS回归,OLS回归包括三大部分,分别是简单线性回归...操作 模型拟合: 查看模型结果:其中residuals是残差,就是实际值与理论模拟值的误差,intercept是截距,后面的pr(>|t|)是p值,越小越拒绝原假设,结果越显著,还有adjusted R-squared...推导出来的一些式子.那么,我们就需要来验证假设是否为真,当假设为真时,我们就承认推导出的式子有用,这时我们用可视化的方式来检验,当然数学中有公式可以检验,但是,比较复杂,我们不必了解,只需知道,当我们用R做假设验证的时候
以及运用系统的plot函数进行简单的回归诊断,得到了四幅图,大致可以判断模型的假设是否成立,然而,这还远远没有结束,这一篇我们将着重讲讲模型的诊断与优化改进,将会用到几个包,以及有许多的新概念,而我所使用的语言可能不规范
(这里说法有点不严密,具体解释可以参看R语言十八讲之九) 2.不同的检验方法 Z检验:就是指构造的统计量服从正态分布,那么算出来的具体的统计量值便可以通过正态分布表查出其概率也就是其P值.用 来决定是否拒绝原假设
这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景...,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次...来看看R里面的例子就一目了然了. ?...中位数 median 就是将数据按从小到大的顺序排列起来,最中间的那个数,它3同均值一样反映了数据的水平,它的好处就是 不受极端值得影响,我们常常在箱线图中用到它 方差var 通俗的讲就是把数据的每一点与均值的距离的平方加起来再求均值...求特征值:这个一时半会真讲不清楚,各位还是翻翻书了解. ? ? 未完待续
1 原理 聚类算法种类繁多，且其中绝大多数可以用R实现。...在R语言中，使用dist函数可以把一个矩阵或数据框转化为距离矩阵。...2 R实现 1.K-均值算法在R语言中实现的核心函数为kmeans(),来源于stats软件包。
前面八章介绍了R软件的基础知识,这些知识都是零碎的操作与处理,虽然不能处理一个完整的实际案例,但却非常重要,接下来,主要讲数据挖掘中处理实际案例之前,所需要的一些模型和功能,我们先从传统的统计学开始,然后到数据挖掘算法...运用R的函数t.test(样本1数据,样本2数据) 就可以检验两个来自正太总体的独立样本. ?
另外,我们在回归分析之前还讲到了假设检验,T检验,如果你不记得了,可以去看看第九讲.我们知道T检验是检验两个总体是否有显著差异,那么,如果总体变成了3个甚至是四个,我们该怎么检验这四个总体是否有显著差异了...我们先来讲讲简单的， １．单因素方差分析： 如果ｙ按字段ｘ分组，我们可以得到下表 字段Y\因子 水平a 水平b 水平c 1 10 11 12 2 13 10 12 3 11 10 12 现在的问题是根据x讲Y...此时我们需要两两比较,三组总共要进行3次两两比较,当组数多了之后,根据排列组合知识我们知道其两两比较的次数会变得很大,这时R有一个函数能帮我们解决这件事: R实现: ? ?...R实现: ancova(weight~gesttime+dose,data=litter) ?...R实现: ? ? 由图可以得到各个因素的组别分布情况,由此可以得到我们想要的信息. 未完待续……
之前我们在十七讲,将主成分分析的原理和计算过程了解了一遍,今天我们用工具R来实现这一模型.由于R软件中有多个函数可以处理这件事情,所以我们选用两个主要的来实现,一个是R自带的函数princomp和factannal
79, 143, 17, 132, 14 }; byte[] bytes = Encoding.ASCII.GetBytes("NSSCTF_2024_R#18
图18-1 处理不完整数据的方法，以及R中相关的包和函数 要完整介绍处理缺失数据的方法，用一本书的篇幅才能做到。...表181 is.na() 、 is.nan() 和 is.infinite() 函数的返回值示例 ?...第二，必须使用与本章中类似的缺失值函数来识别R数据对象中的缺失值。像 myvar == NA 这样的逻辑比较无法实现。...图18-2 aggr() 生成的 sleep 数据集的缺失值模式图形 matrixplot() matrixplot(sleep) ?...相对可能性较小的是 Sleep 和 NonD 一起缺失 （r=0.49），以及 Sleep 和 Dream （r=0.20） #含缺失值变量与其他可观测变量间的关系 > cor(sleep, y, use
所谓广义线性模型,顾名思义就是一般狭义线性模型的推广,那我们先看看我们一般的狭义线性模型,这在第十讲也说过可以参看http://www.ppvke.com/Blog/archives/30010,我们经常说的线性回归是
那么我们的目的就很明确的,就是要找到新特征,其能很好的区分样本,数学上就是投影后方差比较大,具体的计算过程就如同上面讲的求协方差矩阵,计算特征值和特征向量,然后找到大的特征值,与对应的特征向量,组成的矩阵...,当然原理我只介绍了一个,下篇我将会介绍另一个,并在R中实现主成分分析.欢迎继续阅读. 未 完 待 续
缺失值处理在数据分析中是关键的一步,而且是开始的关键一步,我们对于数据的缺失处理直接影响模型的准确性. 1.产生的原因: 调查者忘记回答了,拒绝回答,不完整的问...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
