最近在做一个R语言的小作业,其中聚类分析部分需要用到factoextra安装包,在RStudio中输入install.packages("factoextra")之后,就一直出现“试开url:....."的情况,等了很久都下载不下来.探索步骤如下: (1)点击RStusion菜单栏中的Tools->install packages->选择CRAN选项->下载,不起作用 !!仍然是上面的结果!!!排除该方法. (2)在RStusio中输入如下代码: >

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

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

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

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

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

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

package main; import ( "sync/atomic" "fmt" "sync" ) //atomic包提供了底层的原子级内存操作 //类型共有六种:int32, int64, uint32, uint64, uintptr, unsafe.Pinter //操作共五种:增减, 比较并交换, 载入, 存储,交换 func main() { //增减操作 var a int32; fmt.Println("a : &qu

package main; import ( "os" "os/signal" "fmt" ) //signal包中提供了两个函数 //Notifyf()用于监听信号 //Stop()用于停止监听 func main() { ch := make(chan os.Signal); //notify用于监听信号 //参数1表示接收信号的channel //参数2及后面的表示要监听的信号 //os.Interrupt 表示中断 //os.Kill 杀

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

package main; import ( "os" "os/signal" "fmt" ) //signal包中提供了两个函数 //Notifyf()用于监听信号 //Stop()用于停止监听 func main() { ch := make(chan os.Signal); //notify用于监听信号 //参数1表示接收信号的channel //参数2及后面的表示要监听的信号 //os.Interrupt 表示中断 //os.Kill 杀

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

package main; import ( "os/user" "fmt" ) func main() { //返回当前用户的结构 u, _ := user.Current(); fmt.Println(u.Name); //用户主目录 fmt.Println(u.HomeDir); //用户名 fmt.Println(u.Username); //组ID fmt.Println(u.Gid); //用户ID fmt.Println(u.Uid); //根据用户名

package main; import ( "os/exec" "fmt" "io/ioutil" "bytes" ) func main() { //在环境变量path中查找可执行二进制文件 //返回完整路径或者相对于当前目录的一个相对路径 file, _ := exec.LookPath("go"); fmt.Println(file); //返回一个cmd cmd := exec.Command(&