vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ

安装R语言中的外部包时,出现错误提示 试开URL’https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/contrib/3.3/ggplot2_2.2.1.zip'Content type 'application/zip' length 2760467 bytes (2.6 MB)downloaded 2.6 MB 程序包‘ggplot2’打开成功,MD5和检查也通过Warning: 无法将临时安装‘D:\work\software_lis

R语言中的机器学习包   Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html维护人员:Torsten Hothorn  版本:2008-02-18 18:19:21  翻译:R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面:   1)神经网络(N

R语言—如何安装Github包的解决方法,亲测有效 准备安装材料: R包-REmap GitHub下载地址:https://github.com/lchiffon/REmap R包-baidumap GitHub下载地址:https://github.com/badbye/baidumap 准备环境条件: #方法一:在线安装 install.packages("devtools") install.packages("rJava") library(rJava) l

R语言:关于rJava包的安装  盐池里的萝卜 2014-09-14 00:53:33 在做文本挖掘的时候,会发现分词时候rJava是必须要迈过去的坎儿,所以进行了总结: 第一步:安装rJava和jdk install.packages("rJava") JDK: D:\jdk R: D:\spss 21\R-3.0.1 1.配置好java 2.配置rJava 第二步:设置环境变量 ,涉及java调用R(我的电脑右键-属性-高级设置-环境变量) CLASSPATH=D:\spss 21

1.下载安装对应系统位数的JDK包(Java SE Development Kit) 2.完成后,安装rJava包-low-level r to Java Interface install.packages("rJava") 3.安装xlsxjars包-package required POI jars for the xlsx package install.packages("xlsxjars") 4.安装xlsx包-read,write,format Exc

R语言在进行数据库查询时,每执行一条语句,都会阻塞.直到查询语句返回结果之后,才会进行下一条语句. 为了能够实现同时对多个数据库进行查询,以节省顺序执行下来的时间,首先考虑通过多线程来进行数据库查询. 不过多数据库同时查询,多个结果合并起来过大的话,本地机器的内存可能是一个风险点,心里要对可能需要的内存有所把握. R下进行多线程依赖与doParallel包和foreach包. > install.packages('doParallel') > install.packages('foreac

在大数据如火如荼的时候,机器学习无疑成为了炙手可热的工具,机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科, 旨在通过收集和分析数据的基础上,建立一系列的算法,模型对实际问题进行预测或分类. R语言无疑为我们提供了很好的工具,它正是计算机科学和统计科学结合的产物,开源免费, 相对于Python.Orange Canvas.Weka.Kinme这些免费的数据挖掘软件来说,更容易上手,统计图形也更加美观. 今天在这里和大家介绍一下Caret机器学习包的一些基本用法.   一.数据收集       下载kern

在R语言中,常需要看哪个包加载了或是看多个相似功能的包,看到底是哪个包在起作用,通过加载和卸除后进行运行比较分析. 1.查看已加载的包 >(.packages()) 注意外面的括号和前面的点不能省. 2.卸除已加载的包 如卸除RMySQL包 >detach("package:RMySQL") 注意是卸除,不是卸载,也就是说不是把包从R运行环境中彻底删除,只是不希望该包被加载使用. 在包使用函数冲突,检验函数依赖时比较有用. 3.安装包 >install.package

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t

数据科学:R & Python 工作 & Kaggle机器学习比赛 可重复函数式编程 一.Python模块的载入 包 Package 模块 module import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pylab as plt 二.R语言包的载入 install.packages("ggplot2") library(ggplot2) require(ggplot2) install.packages(&

下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合.其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来. 1.聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的

数据挖掘主要分为4类,即预测.分类.聚类和关联,根据不同的挖掘目的选择相应的算法.下面对R语言中常用的数据挖掘包做一个汇总: 连续因变量的预测: stats包 lm函数,实现多元线性回归 stats包 glm函数,实现广义线性回归 stats包 nls函数,实现非线性最小二乘回归 rpart包 rpart函数,基于CART算法的分类回归树模型 RWeka包 M5P函数,模型树算法,集线性回归和CART算法的优点 adabag包 bagging函数,基于rpart算法的集成算法 adabag包 b

recommend li_volleyball 2016年3月20日 library(recommenderlab) library(ggplot2) # data(MovieLense) dim(MovieLense) ## [1] 943 1664 MovieLense ## 943 x 1664 rating matrix of class 'realRatingMatrix' with 99392 ratings. image(sample(MovieLense,500),main="R

dummyVars函数:dummyVars creates a full set of dummy variables (i.e. less than full rank parameterization----建立一套完整的虚拟变量 先举一个简单的例子: survey<-data.frame(service=c("very unhappy","unhappy","neutral","happy","very

Adonis 分析 是基于距离矩阵的多变量方差置换分析, 代码示例: 默认使用bray 距离来计算样本间的距离矩阵 参考资料: https://www.rdocumentation.org/packages/vegan/versions/2.4-2/topics/adonis https://pdfs.semanticscholar.org/038e/8869b676aa365f2afdea935edf3f2003324d.pdf

Bioenv 分析通过 计算样本群落结构的距离矩阵和 环境因子的距离矩阵,计算两个距离之间的相关系数,挑选出最佳的环境因子组合: 默认情况下,计算 群落结构的距离矩阵时, 使用 Bray-Curtis 距离: 计算环境因子的距离矩阵时,使用Euliodean 欧式距离, 计算相关性,则采用 spearman 相关系数: 示例用法: > # The method is very slow for large number of possible subsets.> # Therefore onl

Arules包详解 包基本信息 发布日期:2014-12-07 题目:挖掘关联规则和频繁项集 描述:提供了一个表达.处理.分析事务数据和模式(频繁项集合关联规则)的基本框架. URL:http://R-Forge.R-project.org/projects/arules/,http://lyle.smu.edu/IDA/arules/ 依赖包: Matrix包 建议学习包:pmml, XML, arulesViz, testthat 作者(牛牛们):Michael Hahsler [aut,