归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内.首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快. R语言中的归一化函数:scale 数据归一化包括数据的中心化和数据的标准化. 1. 数据的中心化所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值.例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2. 数据的标准化所谓数据的标准化是指中心化之后的数

转自:http://blog.fens.me/r-apply/ 前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapp

对于初学者来说,R语言中的factor有些难以理解.如果直译factor为“因子”,使得其更加难以理解.我倾向于不要翻译,就称其为factor,然后从几个例子中理解: <span style="font-size:12px;">data <- c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1) data </span> 显示结果: <span style="font-size:12px;"> [1] 1 2 2 3 1

前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等. 目录

R语言中,针对MySQL数据库的操作执行其实也有很多中方式.本人觉得,熟练掌握一种便可,下面主要就个人的学习使用情况,总结其中一种情况-----使用RMySQL操作数据库. 1.下载DBI和RMySQL包 install.packages(c("DBI","RMySQL")) 2.载入DBI和RMySQL包 library(DBI) library(RMySQL) 3.创建连接和设置字符集获取编码格式 # 创建数据库连接 con <- dbConnect(My

fitted是拟合值,predict是预测值.模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合.在新样本上做预测就是预测. 你可以找一组数据试试,结果如何. fit<-lm(weight~height,data=women) fitted(fit) predict(fit,newdata=data.frame(height=90))##将90代入看结果如何 这是R in action中的例子

最近编写了Fisher判别的相关代码时,需要与已有软件比照结果以确定自己代码的正确性,于是找到了安装方便且免费的R.这里把R中进行Fisher判别的方法记录下来. 1. 判别分析与Fisher判别 不严谨但是通俗的说法,判别分析(Discriminant Analysis)是一种多元(多个变量)统计分析方法,它根据样本的多个已知变量的值对样本进行分类的方法.一般来说,判别分析由两个阶段构成——学习(训练)和判别.在学习阶段,给定一批已经被分类好的样本,根据它们的分类情况和样本的多个变量的值来学习

1.下载Matrix和arules包 install.packages(c("Matrix","arules")) 2.载入引入Matrix和arules包 # 引入Matrix和arules包 library(Matrix) library(arules) 3.读取数据 # 读入数据 dataset <- mysql_find(sql) 4.数据转换 # 将数据框转为矩阵 dataset2 <- as.matrix(dataset) # 转换为交易流数

面对的是这样一个问题,不断读入一行一行数据,append到data frame上,如果用dataframe,  rbind() ,可以发现数据大的时候效率明显变低. 原因是 每次bind 都是一次重新整个数据集的重新拷贝 这个链接有人测试了各种方案,似乎给出了最优方案 http://stackoverflow.com/questions/11486369/growing-a-data-frame-in-a-memory-efficient-manner library(data.table) d

来源:http://www.dataguru.cn/article-794-1.html rugarch包是R中用来拟合和检验garch模型的一个包.该包最早在http://rgarch.r-forge.r-project.org上发布,现已发布到CRAN上.简单而言,该包主要包括四个功能: 拟合garch族模型 garch族模型诊断 garch族模型预测 模拟garch序列 拟合序列分布 下面分别说一下. 一.拟合garch族模型 拟合garch族模型分三个步骤:(1)通过ugarchspec

在r中取sample时候,经常会有set.seed(某数),经常看见取值很大,其实这里无论括号里取值是多少,想要上下两次取值一样,都需要在每次取值前输入同样的set.seed(某数),才能保证两次取值相同,从而保证让样本可重复. > set.seed(100) > x <- rnorm(5) > y <- rnorm(5) > x==y [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > set.seed(1000) > x <-

参考资料:http://www.cnblogs.com/xianghang123/archive/2012/06/06/2538274.html read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'", dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"

logical(0) 不等于 numeric(0).两者都不等于NULL值,即is.null(logical(0))和is.null(numeric(0))返还值都是FALSE.这很有意思,说明长度为零的值有时却不会别算为空值,但空值的定义却是函数中没有被赋值的参数,特征就是没有值.如何区分NULL和NA?很简单,后者的logical length是1,而前者的logical length是0,意思是假如用is.logical判断NA的逻辑值,得到的结果是TRUE.NA可以为正无穷或负无穷,但N

调用前加上以下代码,即可解决 Sys.setlocale("LC_TIME", "C");

结构  1 :  if()  xx  else    yy    一行: 结构  2:   if()  {xx} else  {yy} 或者   if(){ xx }else    #此处不能两行写 yy 结构3:  { if else } 结构三括号中  可以任意写

dnorm,pnorm,qnorm,rnorm的表达式: 其中x和q是由数值型变量构成的向量,p是由概率构成的向量,n是随机产生的个数 mean是要计算正态分布的均值,缺省值为0,sd是计算正态分布的标准差, 缺省值为1 其中dnorm返回值是正态分布的概率密度函数 其中pnorm返回的是正态分布的分布函数 其中qnorm返回的是给定概率p后的下分位点 其中rnorm返回的是由n个正态分布随机数构成的向量

函数lines()其作用是在已有图上加线,命令为lines(x,y),其功能相当于plot(x,y,type="1")函数abline()可以在图上加直线,其使用方法有四种格式.(1)abline(a,b)表示画一条y=a+bx的直线(2)abline(h=y)表示画出一条过所有点得水平直线(3)abline(v=x)表示画出一条过所有点的竖直直线(4)abline(lm.obj)表示绘出线性模型得到的线性方程

下图表示A.B.C.D.E各点相互之间的距离 一.Single link结果: 1.找A.B.C.D.E各点之间距离最短的 A和B为4,即AB连在一起(之后把它俩看成一个整体): 2.找除(第一步)以外的A.B.C.D.E各点之间距离最短的 D和E为8,即即DE连在一起(之后把它俩看成一个整体): 3.找除(第一.二步)以外的A.B.C.D.E各点之间距离最短的 B和C为8.1,即AB和C连在一起(之后把它三个看成一个整体): 4.最后把ABC和DE连在一起 二.Complete-link 1.

C语言中的fread和fwrite是专门用来操作文件的方法. 1. fread负责从打开的文件指针中读取文件内容. 函数原型:size_t fread(void *p, size_t size, size_t num, FILE *fp); 参数*p:一个指针,通常是字符串指针,也可以是一个数组,用来存放从文件流中读取的数据: 参数size:表示读取一个单位元素的大小,以字节为单位,比如sizeof(char)或者sizeof(int)等: 参数num:表示一次单位元素的数量,和size参数一样

业余时间翻译,水平很差,如有瑕疵,纯属无能. 原文链接 http://blog.golang.org/go-maps-in-action go语言中的map实战 1. 简介 哈希表是计算机科学中最重要的数据结构之一.许多哈希表的实现有着千差万别的特性,但是总体上他们都提供了快速查询,添加和删除功能.go语言提供了内置数据类型map. 2. 声明和初始化 map的声明格式如下: map[KeyType] ValueType KeyType类型必须是可以比较的,而ValueType可以是任意类型,甚

文件 文件的基本概念 所谓"文件"是指一组相关数据的有序集合. 这个数据集有一个名称,叫做文件名.实际上在前面的各章中我们已经多次使用了文件,例如源程序文件.目标文件.可执行文件.库文件 (头文件)等.文件通常是驻留在外部介质(如磁盘等)上的,在使用时才调入内存中来.从不同的角度可对文件作不同的分类.从用户的角度看,文件可分为普通文件和设备文件两种. 普通文件是指驻留在磁盘或其它外部介质上的一个有序数据集,可以是源文件.目标文件.可执行程序: 也可以是一组待输入处理的原始数据,或者是一