R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

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)

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

一.scale函数 R语言base库中自带数据标准化接口scale函数,函数介绍如下 Usage scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) Arguments x: a numeric matrix(like object). center: either a logical value or a numeric vector of length equal to the number of columns of x. scale: either a logic

最近准备写一篇关于自组织映射 (Self-organizing map)的文章.SOM的代码很多,研究了一圈之后目前使用最顺手的是R语言的kohonen包. 这个kohonen包功能很丰富,但是接口不是特别合理.R语言包大部分是统计学家写的,功能强大,数学上严谨,但是不怎么考虑代码的规范和简洁. kohonen最重要的四个函数: som xyf supersom somgrid 这个命名的随意性容易让程序员抓狂.简单说,som和xyf是supersom的封装版本,分别对应单层SOM和双层SOM,

本系列是一个新的系列,在此系列中,我将和大家共同学习R语言.由于我对R语言的了解也甚少,所以本系列更多以一个学习者的视角来完成. 参考教材:<R语言实战>第二版(Robert I.Kabacoff),书中所提到的John Cook的优秀博文,关于代码规范的<来自Google的R语言编码风格指南>. 目录 Part 1:函数 Section 1:数学与统计函数 Section 2:概率函数 Section 3:其他实用函数 Part 2:其他控制 Section 1:循环与条件结构

apriori(arules) apriori()所属R语言包:arules                                         Mining Associations with Apriori                                          矿业协会的Apriori                                          译者:生物统计家园网 机器人LoveR 描述----------Description

今天查了一下R语言中set.seed(),该命令的作用是设定生成随机数的种子,种子是为了让结果具有重复性.如果不设定种子,生成的随机数无法重现. set.seed()用于设定随机数种子,一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列,这个函数的主要目的,是让你的模拟能够可重复出现,因为很多时候我们需要取随机数,但这段代码再跑一次的时候,结果就不一样了,如果需要重复出现同样的模拟结果的话,就可以用set.seed().在调试程序或者做展示的时候,结果的可重复性是很重要的,所以随机数种子也就很有必要. 

assign函数在循环时候,给变量赋值,算是比较方便 1.给变量赋值 for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){ assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ]) } 2.通过for循环给变量a1.a2.a3赋值 for (i in 1:3){ assign(paste(&quo

nchar 取字符数量的函数 length与nchar不同,length是取向量的长度 # nchar表示字符串中的字符的个数 nchar("abcd") [1] 4 # length表示向量中元素的个数 length("abcd") [1] 1 length(c("hello", "world")) [1] 2 chartr 字符替换 chartr(old="a", new="c",

变量可以通过使用 rm()函数来删除.下面我们删除变量var.3.然后再打印变量时出现异常错误. rm(var.3) print(var.3) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: [1] "var.3" Error in print(var.3) : object 'var.3' not found 所有的变量可以通过使用rm()和 ls()函数来一起删除. rm(list=ls()) print(ls()) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: character(0)

要知道目前在工作区中的可用变量,可以使用 ls()函数列出所有变量. 另外,ls() 函数可以使用模式来匹配变量名称. print(ls()) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: [1] "my var" "my_new_var" "my_var" "var.1" [5] "var.2" "var.3" "var.name" "var_name2.&quo

> text <- c("we are the world", "we are the children") > sub("w", "W", text) [1] "We are the world"    "We are the children" > sub("W","w",text) [1] "we are t

1.控制输出数字的精度 format(123.123,digits=4) 输出4位数字123.1,如果整数超过4位,小数部分就全被略去. options(digits=4) 功能同上,不过在Rsession中输入之后在本次控制台打开期间一直有效. sprintf('%.2f',123.123) 跟c一样,输出123.12 2.绘图 颜色: ggplot(data=df,mapping=aes(x=V1,y=V2,color=V3)) 将根据V3变量的值着色,并在图右绘制legend. ggplo

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~ --------------------------- SOM自组织映射神经网络模型 的R语言实现 笔者前言: 最近发现这个被发明于1982年的方法在如今得到了极为广泛的应用,在提倡深度学习的时候,基于聚类的神经网络方法被众多人青睐.但是呢, 网上貌似木有人贴出关于SOM模型的R语言实现,我就抛砖引玉一下.一.SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

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

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