本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见,其实COX生存分析也能用森林图展示. 之前分享过绘制KM曲线R|生存分析(1),诺莫图展示COX结果Nomogram(诺莫图) | Logistic.Cox生存分析结果可视化,本文将简单的介绍如何使用R-survminer包绘制Cox生

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA

R语言︱LDA主题模型——最优主题...:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51547298#comments

R语言:表格的线图转化 最先选取的是北京各区普通住宅成交十年(2016年及2006年)涨幅对比.这张图比较plain,主要拿来练习: 1.数据表格的基本整理及计算 2. 数据的初步分析 3.线图的基本绘图 图片来自网络 图片输入为excel,然后倒入到r程序中. install.packages("openxlsx") library(openxlsx) readFilePath<-"E:/citystock.xlsx" mydata<-read.xls

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:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数

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:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----

折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:

R通过RODBC连接数据库 stats包中的st函数建立时间序列 funitRoot包中的unitrootTest函数检验单位根 forecast包中的函数进行预测 差分用timeSeries包中diff stats包中的acf和pacf处理自相关和偏自相关stats包中的arima函数模型

使用ggplot2绘制箱线图 ######*****绘制箱线图代码*****####### data1$学区房 <- factor(data1$school, levels = 0:1, labels = c("否", "是")) #设置学区房数据为因子类型 data1$CATE <- factor(data1$CATE, levels = c('xicheng', 'dongcheng', 'haidian', 'chaoyang', 'fengtai

rm(list=ls()) gc() memory.limit(4000) library(corrplot) library(rpart) data_health<-read.csv("D:/smart_data0608/smart_data_section_good_15.txt",header=FALSE,sep="\t",na.strings="None")#读健康数据 data_fault<-read.csv("D

请见Github博客:http://wuxichen.github.io/Myblog/timeseries/2014/09/02/RJavaonLinux.html

数据还有很多没弄好,程序还没弄完全好. > read.xlsx("H:/ProjectPaper/论文/1.xlsx","Sheet1") > item<- read.xlsx("H:/ProjectPaper/论文/1.xlsx","Sheet1") > item<- ts(item,start=c(2014)) > plot.ts(item) > itemdiff<- dif

R语言画图教程之盒形图 我们之前有分享过一系列的R语言画图代码(PCA图.Pathway图.火山图.RDA图.热图),今天再来补充一个盒形图(箱形图)的代码. 以下代码只是示例,不能直接搬来用哦,注意看注释. --------------代码开始了------------- setwd("E:/") #改变工作目录 data=read.table("data.txt",header=T) #读取数据,"header=T"第一行为表头 mycolo

对着满屏的游戏后台数据,需要快速了解数据特征,一种茫然无从下手的感觉? 本文在游戏后台数据中,如何通过R语言快速的了解游戏后台的数据特征,以及统计各个数据之间的相关系数,并通过相关图来发现其中相关系数较高的数据,从而通过R得到高相关系数之间的线性回归方程,最后通过矩阵散点图来初步发现数据中的一些规律解决相应的问题.附:本文需要安装corrgram和car包 具体代码如下: library(corrgram) library(car) summary(data9) cor(data9) scatt

什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什么使R语言中的有效变量名?有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成.变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 数组和矩阵之间的主要区别是什么?矩阵总是二维的,因为它只有行和列.但是阵列可以具有任何数量的维度,

条形图 在R语言中创建条形图的基本语法是 barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col) H是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵 xlab是x轴的标签 ylab是y轴的标签 main是条形图的标题 names.arg是在每个条下出现的名称的向量 col用于向图中的条形提供颜色   组合条形图和堆积条形图 # Create the input vectors. colors <- c("green","orange",

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

1.生存曲线 基础包survival+扩展包survminer. survival包内置肺癌数据集lung. library(survival) library(survminer) str(lung) #拟合模型 fit <- survfit(Surv(time,status)~sex,data=lung) #绘制生存曲线 ggsurvplot(fit, pval = TRUE, #添加log rank检验的p值 conf.int = TRUE, #添加置信区间 risk.table = TR

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