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~ --------------------------- 笔者寄语:缺失值是数据清洗过程中非常重要的问题(其他方法可见:R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理),笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题. 大致的步骤简介如下: 缺失数据集--MCMC估计插补成几个数据集--每个数据集进行插补建模(glm.lm模型)--将这些模型整合到一起(pool)--评价插补模型优劣(模型系数的t统

好多同学跑来问,用spss的时候使用多重插补的数据集,怎么选怎么用?是不是简单的选一个做分析?今天写写这个问题. 什么时候用多重插补 首先回顾下三种缺失机制或者叫缺失类型: 上面的内容之前写过,这儿就不给大家翻译了,完全随机缺失,缺失量较小的情况下你直接扔掉或者任你怎么插补都可以,影响不大的.随机缺失可以用多重插补很好地处理:非随机缺失,任何方法都没得救的,主分析做完之后自觉做敏感性分析才是正道:这个我好像在之前的文章中给大家解释过原因. When it is plausible that da

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的

R语言网络爬虫学习 基于rvest包 龙君蛋君:2015年3月26日 1.背景介绍: 前几天看到有人写了一篇用R爬虫的文章,感兴趣,于是自己学习了.好吧,其实我和那篇文章R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 的主人认识- 2.知识引用与学习: 1.R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 2.大数据分析之——足彩数据趴取 3.rvest + CSS Selector 网页数据抓取的最佳选择 4.rvest的github 3.正文: 第一个爬虫是爬取了戴申大牛在科学网博客的一些基本信息,戴申大牛看

问题描述: 安装包xlsx包后,运行library("xlsx")后弹出错误窗口: RGui (64-bit): Rgui.exe - 系统错误 无法启动此程序,因为计算机中丢失 jvm.dll.尝试重新安装该程序以解决此问题. 在R语言环境中的错误是: 载入需要的程辑包:rJava Error : loadNamespace()里算'rJava'时.onLoad失败了,详细内容: 调用: inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...)

对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路. 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可

在数据分析中,整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine.这个过程可以通过Basic包的apply家族函数来实现,apply家族函数包括了apply.sapply.lapply.tapply.aggregate等,可以应用于数据分析的各个阶段.plyr包是apply家族函数的升级,使用plyr包可以实现:在一个函数内同时完成“Split

一般在跑耗时较长的程序时,我们不知道程序到底有没有正常跑着,或者在爬虫的时候不知道爬到什么时候断了.因此可以添加进度条来显示当前进度,观察进度是否有进展.当进度条卡住的时候,可以判断程序断线,从而可以进行断点重跑. 在R语言中使用 library(tcltk) 加载 tcltk 包可以实现进度条展示. # 进度条 library(tcltk) u <- 1:2000 # 开启进度条 pb <- tkProgressBar("进度","已完成 %", 0,

R语言中提供了许多用来整合和重塑数据的强大方法. 整合 aggregate 重塑 reshape 在整合数据时,往往将多组观测值替换为根据这些观测计算的描述统计量. 在重塑数据时,则会通过修改数据的结构(行与列)来决定数据的组织方式. 样例数据:mtcars 从Motor Trend杂志(1974)提取的,它描述了34种车型的设计和性能特点(气缸数.排量.马力.每加仑汽油行驶的英里数,等等,详细可使用help(mtcars). 一.转置 反转行和列,使用函数t()即可对一个矩阵或数据框进行转置.

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~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

包(Package)是实现特定功能的.预先写好的代码库(library),通俗地说,包是含有函数.数据等的功能模块.R拥有大量的软件包,许多包都是由某一领域的专家编写的,但并不是所有的包都有很高的质量.在使用包之前,最好到社区中了解其他网友的反馈.R预先安装了一系列的基础包,包括base.datasets.utils.grDevices.graphics.stats.以及methods,由于已经预先安装,因此,可以直接使用,提供了系统默认的函数和数据集. 一,包操作 在使用包之前,用户必须把包安

二分查找时间复杂度O(h)=O(log2n),具备非常高的效率,用R处理数据时有时候需要用到二分查找法以便快速定位 Rbisect <- function(lst, value){ low=1 high=length(lst) mid=length(lst)%/%2 if (lst[low]==value) low else if (lst[high]==value) high else{ while (lst[mid] != value) { if (value > lst[mid]){ l

转载:https://www.jianshu.com/p/678213d605a5?from=jiantop.com Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化,但是如果要通过ggplot2定制一套图形,尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形,对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了,ggplot2的部分语法是很晦涩的.为此Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形. 安装

主成分分析R软件实现程序(一): >d=read.table("clipboard",header=T) #从剪贴板读取数据 >sd=scale(d)  #对数据进行标准化处理 >sd  #输出标准化后的数据和属性信息,把标准化的数据拷贝到剪贴板备用 >d=read.table("clipboard",header=T)  #从剪贴板读取标准化数据 >pca=princomp(d,cor=T)  #主成分分析函数 >screepl

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~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少

1.kappa值 2. library(car)vif(lm.sol) 得到各个系数的方差膨胀因子,当0<VIF<10的时候,不存在多重共线性,当10<=VIF<100,存在较强的多重共线性,当VIF>=100,多重共线性非常严重.

1.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”,weight=y)+scale_y_continuous("y")画出y关于x的条形. 图中提示binwidth这里是指矩形的宽度,指定之后如下 qplot(x,data=data,geom="bar",weight=y,binwidth=0.2)+scale_y_continuous("y") 2.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”)画出来的是频率直方图

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~ --------------------------- 笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量.数据框等多种对象,返回逻辑值. > attach(data) The following objects are masked fromdata (pos = 3): city, price, salary > data$salary=replace(salary,salary>5,NA) > is.na(salary) [1] FALSEFALSE TRUE