本文转载自:https://blog.csdn.net/hongweigg/article/details/47907555 1.使用基础包,使用函数pdf()输出 在使用pdf()函数时,要输出中文,只有一种字体可选.例子: pdf("chinese.pdf",family="GB1")plot(m2,xlab="高度",ylab="体重",main="统计")dev.off() 这里字体参数family

1.使用基础包.使用函数pdf()输出 在使用pdf()函数时,要输出中文,仅仅有一种字体可选. 样例: pdf("chinese.pdf",family="GB1") plot(m2,xlab="高度",ylab="体重",main="统计") dev.off() 这里字体參数family仅仅能设置成"GB1"(不知是否还有其它字体可选),默认宋体. 2.使用Cairo包.使用Cair

分三个部分:基础篇.实战篇.提高篇.基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论.高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件,使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力. <R语言数据分析与挖掘实战(张良均等)>PDF,339页.配套数据与源代码. 网盘下载:http://106.13.73.98/abc/213

<R语言实战2>PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1gP_16Xq9eVmLJ1yOsWD9FA 提取码:l8dx 分享更多python数据分析相关电子书PDF及代码下载:https://pan.baidu.com/s/1TYb3WZOU0R5VbSbH6JfQXw 本书特色 学懂分析,玩转大数据用R轻松实现数据挖掘.数据可视化从实际数据分析出发,全面掌握R编程新增预测性分析.简化多变量数据等近200页内容.

电子书资源:R语言实战 书籍简介   <R语言实战>从解决实际问题入手,尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用,讲解清晰透澈,极具实用性.作者不仅高度概括了R语言的强大功能.展示了各种实用的统计示例,而且对于难以用传统方法分析的凌乱.不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法.通读本书,你将全面掌握使用R语言进行数据分析.数据挖掘的技巧,并领略大量探索和展示数据的图形功能,从而更加高效地进行分析与沟通.--[百度百科] 链接:https://pan.baidu.com/s/1GysL-l

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

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

R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言.这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R代码更容易阅读.分享和检查.以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括号独占一行 赋值符号: 使用 <-, 而非 = 分

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

来自 Google 的 R 语言编码风格指南R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言. 这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R 代码更容易阅读.分享和检查. 以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括

Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷,因为R语言的社区强大,并且在不断更新和完善,提供了各种分析利器.Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器. 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件.备忘--- # 一级标题(#+空格+文字) ## 二级标题(##+空格+文字) ....... ....... ##### 五级标题 ### 无序列表 运动: - 篮球 - 足球 ### 有序列表排名: 1. 第一名 2. 第二名 3. 第三名 ## 嵌入代码 把r换

目标:把fitbit的每日运动记录导入到R语言中进行分析,画出统计图表来 已有原始数据:fitbit2014年每日的记录电子表格文件,全部数据点此下载,示例如下: 日期 消耗卡路里数 步 距离 攀爬楼层数 久坐不动的分钟数 不太活跃分钟数 中度活跃分钟数 非常活跃分钟数 2014年4月27日 2736 16581 11.84 7 1111 131 117 81 2014年4月28日 2514 12622 9.01 6 910 136 59 76 2014年4月29日 2231 8357 5.97

R语言通过支持Cairo矢量图形处理的类库,可以创建高质量的矢量图形(PDF,PostScript,SVG) 和 位图(PNG,JPEG, TIFF),同时支持在后台程序中高质量渲染.在ggplot2中,图片输出经过Cairo包处理后,输出个效果更好,可以输出成PDF格式,PDF格式体积小,同时可以储存为其他任何格式,随后再将PDF储存为eps格式并在Photoshop中打开做最终的调整,例如调整比例.色彩空间和dpi(一般杂志和出版社要求dpi=300以上)等.额外需要注意的是ggplot2中

原创博客,未经允许,不得转载. 生存分析,survival analysis,顾名思义是用来研究个体的存活概率与时间的关系.例如研究病人感染了病毒后,多长时间会死亡:工作的机器多长时间会发生崩溃等.  这里“个体的存活”可以推广抽象成某些关注的事件. 所以SA就成了研究某一事件与它的发生时间的联系的方法.这个方法广泛的用在医学.生物学等学科上,近年来也越来越多人用在互联网数据挖掘中,例如用survival analysis去预测信息在社交网络的传播程度,或者去预测用户流失的概率. R里面有很成熟

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探

系统:centos 6.4 64bit 环境安装参考:http://hi.baidu.com/solohac/item/4a18e78f1bef9b5825ebd99c 在R语言中可以使用png()等函数生成图片,例如: png("aa.png")可以生成图片. 但是如果你是通过shell远程连接到系统上,可能会碰到如下错误: 1 2 3 4 5 > png("aa.png") 错误于.External2(C_X11, paste("png::&qu

R语言是针对统计分析和数据科学的功能全面的开源语言,R的官方网址:http://www.r-project.org/  在Windows环境下安装R是很方便的 R语言的两种运行模式:交互模式和批处理模式:顾名思义交互模式是一条输入一条输出,而批处理模式则可让处理过程自动化 批处理模式演示: pdf("demo.pdf") #创建demo.pdf文件 hist(rnorm(1000)) #调用hist()画直方图,调用rnorm()生成随机数 dev.off() #将实际文件输出到磁盘上

本文在Creative Commons许可证下发布. 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后,发现R语言在国内用的人逐渐多了起来.由于工作原因,直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思). R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的

R语言-Knitr包的详细使用说明 by 扬眉剑 来自数盟[总舵] 群:321311420 1.相关资料 1:自动化报告-谢益辉 https://github.com/yihui/r-ninja/blob/master/11-auto-report.md 2:knitr与可重复的统计研究(花絮篇) http://cos.name/2012/06/reproducible-research-with-knitr/ 3:knitr官网 http://yihui.name/knitr/ 在官网中有谢益

一.从URL读取并返回html树     1.1 Rcurl包         使用Rcurl包可以方便的向服务器发出请求,捕获URI,get 和 post 表单.比R socktet连接要提供更高水平的交互,并且支持 FTP/FTPS/TFTP,SSL/HTTPS,telnet 和cookies等.本文用到的函数是basicTextGatherer和getURL.想详细了解这个包的可以点击参考资料的链接. R命令: h <- basicTextGatherer( )   # 查看服务器返回的头

    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.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&