1.PCA 使用场景:主成分分析是一种数据降维,可以将大量的相关变量转换成一组很少的不相关的变量,这些无关变量称为主成分 步骤: 数据预处理(保证数据中没有缺失值) 选择因子模型(判断是PCA还是EFA) 判断要选择的主成分/因子数目 选择主成分 旋转主成分 解释结果 计算主成分或因子的得分 案例:从USJudgeRatings数据集中有11个变量,如何去减化数据(单个主成分分析) 1.使用碎石图确定需要提取的主成分个数 library(psych) # 1.做出碎石图确定主成分的个数 fa.p

C语言中返回字符串函数的四种实现方法 分类: UNIX/LINUX C/C++ 2010-12-29 02:54 11954人阅读 评论(1) 收藏 举报 语言func存储 有四种方式: 1.使用堆空间,返回申请的堆地址,注意释放 2.函数参数传递指针,返回该指针 3.返回函数内定义的静态变量(共享) 4.返回全局变量   ******************以下摘自csdn******************************   其实就是要返回一个有效的指针,尾部变量退出后就无效了.

转自C语言中返回字符串函数的四种实现方法 其实就是要返回一个有效的指针,尾部变量退出后就无效了. 有四种方式: 1.使用堆空间,返回申请的堆地址,注意释放 2.函数参数传递指针,返回该指针 3.返回函数内定义的静态变量(共享) 4.返回全局变量 1.使用分配的内存,地址是有效  char *fun() { char* s = (char*)calloc(100, sizeof(char*) ); if (s) strcpy ( s , "abc " ); return s; } 但这种

https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学**算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此,机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强 本文会介绍处理非

转自https://www.jb51.net/article/91456.htm     本文给大家总结的struct数据有3种初始化方法 1.顺序 2.C风格的乱序 3.C++风格的乱序 下面通过示例代码详细介绍这三种初始化方法. 1)顺序 这种方法很常见,在一般的介绍C的书中都有介绍.顺序初始化的特点是: 按照成员定义的顺序,从前到后逐个初始化:允许只初始化部分成员: 在被初始化的成员之前,不能有未初始化的成员. 示例: 1 struct User oneUser = {10, "Lucy&

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性.在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测.因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上.不平衡分类是一种有监督学习,但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类.比起多分类,这一问题在二分类中更为常见.不平衡一词指代数据中响应变量(被解释变量)的分布不均衡,如果一个数据集的响应变量在不同类上的分布差别较大我们

详细内容见上一篇文章:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题. 代码如下:(数据同上一篇博客)(是不是很简单????) > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y

R语言中如何使用最小二乘法 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题.         代码如下: > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y)        结果如下: $coefficients Intercept         X 0.83105

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- openNLP是NLP中比较好的开源工具,R语言中有openNLP packages,但是呢,貌似对中文的支持并不好,笔者试了试,发现结果并不如意.但是也算认识了一番,就来介绍一下. 一些内容转载于白宁超老师:OpenNLP:驾驭文本,分词那些事 ---------------------------------------- 一.openNL

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

R语言还是有点古老感觉,数据结构没有Python中那么好用.以下简单总结一下R语言中经常使用的几个数据结构. 向量: R中的向量能够理解为一维的数组,每一个元素的mode必须同样,能够用c(x:y)进行创建.如x <- c(1:9). 矩阵: R中的矩阵能够理解为二维数组,每个元素必需要有同样的mode,使用matrix进行创建.matrix的形式为: matrix(vector, nrow=number_of_rows, ncol=number_of_columns, byrow=logica

R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ

R语言中提供了四类有关统计分布的函数(密度函数,累计分布函数,分位函数,随机数函数).分别在代表该分布的R函数前加上相应前缀获得(d,p,q,r).如: 1)正态分布的函数是norm,命令dnorm(0)就可以获得正态分布的密度函数在0处的值(0.3989)(默认为标准正态分布). 2)同理,pnorm(0)是0.5就是正态分布的累计密度函数在0处的值. 3)而qnorm(0.5)则得到的是0,即标准正态分布在0.5处的分位数是0(在来个比较常用的:qnorm(0.975)就是那个估计中经常用到

R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析.绘图.数据挖掘.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),现在由“R开发核心团队”负责开发.R是基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行.R的语法是来自Scheme. R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux).

R语言中的机器学习包   Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html维护人员:Torsten Hothorn  版本:2008-02-18 18:19:21  翻译:R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面:   1)神经网络(N

R语言中的字符处理 (2011-07-10 22:29:48) 转载▼ 标签: r语言 字符处理 字符串 连接 分割 分类: R R的字符串处理能力还是很强大的,具体有base包的几个函数和stringr包. 1.计算字符串的字符数 nchar()  2. 字符串连接 paste(..., sep = " ", collapse = NULL),其中collpase参数可将多个字符串连接成一个. ===================================== > pa

1.python 中的 range() 函数生成整数序列,常用于 for 循环的迭代. 示例: 2.R 语言中的 range() 函数返回一个数值向量中的最小值和最大中,常用于求极差. 示例: 按语: R 语言中的 range 函数 python 中相当于 min(x), max(x)

这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available  表示缺失值   用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容  用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值   用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大  用 is.finite()   is.infinite() 来判断是否为无穷大数

基本数据类型 6种 numaric  如 12, 12.4 integer  如 2L,0L complex  包含实数和虚数 如 3+2i character  要用双引号或者单引号包括起来 如 "a","good" logical  如 TRUE,FALSE raw  是计算机能够直接识别的类型,是二进制的形式保存的数据 NULL  表示空值 NA  表示缺失值 高级数据类型 主要有6种 vector   向量 matrix   矩阵 array    数组 d

R语言中的几种数据结构 一  R中对象的5种基本类型 字符(character) 整数 (integer) 复数(complex) 逻辑(logical:True/False) 数值(numeric:real numbers) 查看对象类型的命令:class(x) 二 R语言中有如下几种数据结构: 向量 vector()     组内元素必须类型一致,否则将会被强制转换. (1) 创建向量的三种方式: x <- vector("numeric", length = 10)    

R语言中动态安装库 在一个R脚本中,我们使用了某些library,但是发现运行环境中没有这个library,如果能检测一下有没有这个包,没有就自动安装该多好.而R中非常方便地支持这些,只要联网. 代码如下: site<-"http://cran.r-project.org" if (!require("ggplot2")) { install.package("ggplot2", repos=site) }