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基本输入输出 输入: readline, edit, fix 输出: print, cat 输出重定向 sink #基本输入输出 x=readline('请输入:') #读取输入,一行为一个字符串 x #[1] "1 2 3" mydata=data.frame(name=character(),age=numeric(),height=numeric()) #通过 character(0)定义域类型 mydata=edit(mydata) #通过edit直接修改 mydata myd…
输入数据 使用键盘输入数据 只能处理小样本,很少使用 在创建 data.txt 字符串之后,用函数 read.table() 创建数据框 data.1.这种方法可以让我们把数据嵌入到R代码中,此处切记,read.table() 使我们最为常用的读取外部数据的函数. 下面的方法是用函数 fix() 创建了一个和data.1一样的数据框 data.2,函数 edit() 也有同样的效果. 从文本文件导入数据 read.table() 函数 read.table() 更加常用的是从带有分隔符的文本文件…
博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html Tuesday, March 31, 2015 之前用rvest帮人写了一个定期抓取amazon价格库存,并与之前价格比较的小程序,算是近期写过的第一个完整的程序了.里面涉及了一些报错的处理. 这里主要参考了stackoverflow上的以下问答: How to skip an error in a loop skip to next value of loop upon error in R…
本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE…
原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个…
本文发表在博客园, http://www.cnblogs.com/stackworm/ 尽管进展中出现了意想不到的事情,期间中断1个多月,但我仍然会坚持下去. 首先,这份教程适合所有对R语言有兴趣且希望学习的人,这份教程是用来帮助你学习使用R语言的,并非简单了解.其次,它是免费发布且自由交流的,教程是以开发者的角度去讲述R语言的实现.俗话说,万事开头难,R语言也是如此,尽管悉知R的人大多从事统计学相关行业,对编程开发的了解不如专业的软件工程师甚多,但跟着教程一步步的深入,你也会很容易的理解其他语…
数据挖掘常用的语言有R语言,python,SQL等,其中R语言最受欢迎.(注:SQL Server包含微软研究院开发的两种数据挖掘算法:Microsoft决策树和Microsoft聚集,此外还支持第三方开发的算法.) R语言是由统计学家开发的,一款开源免费的统计绘图语言,可以提供数学统计分析,允许用户开发的包进行扩展,同时可以进行数据可视化,兼容多种格式的输入输出. 在CRAN(Comprehensive R Archive Network,里面收藏了R的安装包,文档及大量的软件扩展包)base…
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(…
如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日 不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解…
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…