[R语言] 基于R语言实现树形图的绘制

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[R语言] 基于R语言实现树形图的绘制

树状图(或树形图)是一种网络结构.它由一个根节点组成,根节点产生由边或分支连接的多个节点.层次结构的最后一个节点称为叶.本文主要基于R语言实现树形图的绘制.关于python实现树形图的绘制见:基于matplotlib实现树形图的绘制之所以还用R语言实现树形图的绘制,主要原因在于R语言所实现的树形图比python实现的更加多样.R语言树形图提供以下两种类型: 分层树形图:类似CEO管理团队领导管理员工等等. 聚类树形图:聚类将一组个体按相似性分组.它的结果可以可视化为一棵树. 本文主要参考:De…

[R语言] 基于R语言实现环状条形图的绘制

环状条形图(Circular barplot)是条形图的变体,图如其名,环状条形图在视觉上很吸引人,但也必须小心使用,因为环状条形图使用的是极坐标系而不是笛卡尔坐标系,每一个类别不共享相同的Y轴.环状条形图非常适合于周期性数据,本文主要介绍基于R语言实现环状条形图的绘制.本文主要参考链接:Circular barplot R语言的环状条形图主要基于tidyverse包实现,tidyverse是一组R包的集合,这些R包共享共同的原理并旨在无缝地协同工作,具体介绍见: tidyverse 安装命令如…

《R语言入门》语言及环境简单介绍

简单介绍 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />语言是主要用于统计分析.画图的语言和操作环境. R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman 开发. (也因此称为R)如今由"R开发核心团队"负责…

概率图模型基于R语言这本书中的第一个R语言程序

概率图模型基于R语言这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio…

基于R语言的时间序列指数模型

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列…

基于R语言的ARIMA模型

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA…

Twitter基于R语言的时序数据突变检测（BreakoutDetection）

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另…