由于R语言非常消耗内存,所以做较大数据的处理时需要增加内存空间,有以下种方式: 一. 在未开启R之前,在cmd中,输入下面指令 r −−max−mem− s i z e =4Gb 二. 在开启R之后,可以使用memory.limit()函数,该函数中数据数字,就是申请内存的大小,以MB为单位 memory.limit() 下面附上memory.limit()函数的文档 memory.size {utils} R Documentation Report on Memory Allocation

R语言使用向量化计算,因此非常容易在集群上进行并行计算.parallel 包提供了非常方便的函数用来进行并行计算,但有一个问题是并行时对于内存中的对象会拷贝多份,因此会比较占内存,这里提供一个比较简易的方法在内存中共享对象从而达到降低内存占用的目的. cl<-makeCluster(, type="FORK") result_list <- parLapply(cl, list, function) stopCluster(cl) 非常简单,在创建集群的时候添加type为

原文链接:http://www.biostatistic.net/thread-5065-1-1.html R语言在画图形的时候,经常遇到颜色设定问题,用户可以根据color.rgb值和hsv值来设定不同的颜色.第一列是颜色,第二列是hsv,第三列是rgb<ignore_js_op> 在颜色设定时,最好是根据自己想要的颜色来设定.这样我们能做到心中有数.所有可以用下面方法来设定颜色,简单有效. library(grDevices);ramp <- colorRamp(c("re

很大的可能是因为使用的浏览器不是IE浏览器的问题,因为CRAN的镜像需要用IE浏览器来打开. 只需要按照下面设置即可: 1.打开IE-->设置-->Internet选项-->高级 2. 将这一项的勾,去掉 3.打开R,设置R镜像.

问题1:如何设置默认镜像 你希望下载某些R包,因此希望设定默认的CRAN网站镜像,这样R每次下载时不需要你选择镜像. 解决方案 该方案要求用户R系统中包含一个.Rprofile文件,如方法3.16描述的那样: 1.调用chooseCRANmirror函数: chooseCRANmirror() R会显示CRAN镜像的列表. 2.从列表中选择镜像并点击确定. 3.通过查看repos选项的第一个元素来获取所选镜像的URL地址: options("repos")[[1]][1] 4.将下面的

解决办法: 1.如果没有java运行环境,则需安装对应版本的jre,如R64就需要安装jre64位的,并且要注意在系统环境变量中指定java_home 2.如果有java运行环境,检查你的java版本与R版本选择是否一致(要么都是32位,要么都是64位) 3.用R命令直接设置java_home,命令如: Sys.setenv(JAVA_HOME='E:/workspace/JDK/dk1.8.0_31/jre') 注意:是JRE路径,而不是JDK的路径

设置R语言环境为英文环境 其实不设置也行...就是报错提示的内容是中文的话, 会不太好理解.. 1. 首先在用户根目录下cat查看一下, 发现没有.Renviron文件, 这个是R语言的环境配置文件. 2. 那么就用echo语句追加一句"LANGUAGE=en" 到 .Renviron文件, 如果没有这个文件, echo语句会自动创建. 3. 然后再cat查看一下, 确认一下. R语言运行方式 1. 在 R 的 console中 , 以一行一行用户交互的方式来进行 2. 在R 的con

转载于:http://blog.csdn.net/hubifeng/article/details/41113789 在处理大型数据过程中,R语言的内存管理就显得十分重要,以下介绍几种常用的处理方法. 1,设置软件的内存 [plain] view plain copy <span style="font-size:14px;">memory.size(2048) #设置内存大小 memory.size(NA) #查看当前设置下最大内存(?"Memory-limit

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")

尝试在线环境 你真的不需要设置自己的环境来开始学习R编程语言. 原因很简单,我们已经在线设置了R编程环境,以便您可以在进行理论工作的同时在线编译和执行所有可用的示例. 这给你对你正在阅读的信心,并用不同的选项检查结果. 随意修改任何示例并在线执行. 实例: # Print Hello World. print("Hello World") # Add two numbers. print(23.9 + 11.6) 本地环境设置 如果你仍然愿意为R语言设置你的环境,你可以按照下面的步骤.

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

#安装R语言R3.3版本会出现各种so不存在的问题,退回去到R3.1版本时候就顺利安装.在安装R环境之前,先安装好中文(如果没有的话图表中显示汉字成框框了)和tcl/tk包(少了这个没法安装sqldf)sudo yum install fonts-chinese tcl tcl-devel tclx tk tk-devel -y安装中文字体后重新加载 service xfs reload (不过在有台机器上总是失败,后来重启机器OK)sudo service xfs reload有些包会需要rg

1.       绩效评估 时间的确定 R测量时间是在最简单的方式提供是system.time性能. system.time(expr, gcFirst=TRUE) 这个函数会在不减少程序执行性能的情况下,执行表达式expr,gcFrist则是指定程序执行前是否先执行垃圾回收. do.stuff <- function(){ a <- 1:100000 for(i in 1:100000){ a[i] <- a[i]^2 } a } system.time(do.stuff()) 监控内

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计

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:这里所有的应用代码都来自与igraph包.<R语言与网站分析>书中第九章关系网络分析把大致的框架已经描述得够清楚,但是还有一些细节需要完善,而且该书笔者没找到代码... ---------------------------------------- 一.关系网络数据类型 关系网络需要什么样子的数据呢?    笔者接触到了两种数据结

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:词典型情感分析对词典要求极高,词典中的词语需要人工去选择,但是这样的选择会很有目标以及针对性.本文代码大多来源于<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中还提到了监督算法式的情感分析,可见博客: R语言︱情感分析-基于监督算法R语言实现笔记. 可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等)对着看. 词典型

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:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

先言:R语言常用界面操作 帮助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有显示内容:Ctrl+L 清除R空间中内存变量:rm(list=ls()).gc() 获取或者设置当前工作目录:getwd.setwd 保存指定文件或者从磁盘中读取出来:save.load 读入.读出文件:read.table.wirte.table.read.csv.write.csv 1.一些简单的基本统计量 #基本统计量 sum/mean/sd/min #一些基本统计量 which.min(