R语言实现SOM（自组织映射）模型（三个函数包+代码）

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…

R语言解读多元线性回归模型

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业…

基于R语言的时间序列指数模型

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列…

R语言利用ROCR评测模型的预测能力

R语言利用ROCR评测模型的预测能力说明受试者工作特征曲线(ROC),这是一种常用的二元分类系统性能展示图形,在曲线上分别标注了不同切点的真正率与假正率.我们通常会基于ROC曲线计算处于曲线下方的面积AUC(area under curve),并以此峰面积来衡量相应分类模型的性能. 操作继续使用telecom churn数据集作为样例数据集 library(caret) data(churn) str(churnTrain) churnTrain = churnTrain[,!names(…

R语言︱文本挖掘套餐包之——XML+SnowballC+tm包

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~ --------------------------- R语言︱文本挖掘套餐包之--XML+tm+SnowballC包笔者寄语:文本挖掘.情感分析是目前非结构数据非常好用.有效的分析方式. 先针对文本挖掘这个套餐包做个简单了解.一般来说一个完整的文本挖掘解决流程是: 网页爬取数据--数据格式转化(分隔)--建立语料库--词频去噪--提取词干--创建文档-词频矩阵--后续分析(聚类.词云等) XML…

R语言解读一元线性回归模型

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是…

[译]用R语言做挖掘数据《三》

决策树和随机森林一.实验说明 1. 环境登录无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器.3. R:在命令行终端输入‘R’,进入R的交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行. 3. 环境使用使用…

【机器学习与R语言】13- 如何提高模型的性能？

目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习(元学习)概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 随机森林 1)训练随机森林 2)评估随机森林性能 1.调整模型参数来提高性能参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点.隐层数目,SVM中的核函数等等. caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动…

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为…

R语言图形base系统（三）

本篇介绍R语言base系统绘制散点图.条形图.直方图.箱线图.饼图,还将简单介绍点图.核密度图.折线图. 散点图: attach(mtcars) plot(wt, mpg, main="Basic Scatterplot of MPG vs. Weight", xlab="Car Weight (lbs/1000)", ylab="Miles Per Gallon ", pch=19) abline(lm(mpg ~ wt), col=&quo…

R语言︱缺失值处理之多重插补——mice包

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:缺失值是数据清洗过程中非常重要的问题(其他方法可见:R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理),笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题. 大致的步骤简介如下: 缺失数据集--MCMC估计插补成几个数据集--每个数据集进行插补建模(glm.lm模型)--将这些模型整合到一起(pool)--评价插补模型优劣(模型系数的t统…

R语言︱基本函数、统计量、常用操作函数

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(…

R语言环境变量的设置环境设置函数为options()

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")…

R语言操作mysql上亿数据量(ff包ffbase包和ETLUtils包)

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils 的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti…

【iOS开发之C语言】sprintf,strncpy,strcmp三个函数的区别

strncpy 这个函数用于将源字符串的内容拷贝到目标字符串,会覆盖掉目标字符串的之前内容 ] = "love"; char str2[] = "cool"; // char * 目标, const char * 源 // strcpy函数会将源的数据拷贝到目标中, 并且会覆盖掉目标中原有的数据 // 目标的容积必须能够存放拷贝的数据, 如果容积不够会报错 strcpy(str1, str2); NSLog(@"str1=%s,str2= %s"…

R语言学习——处理数据对象的实用函数

length(object) # 显示对象中元素/成分的数量 dim(boject) # 显示某个对象的维度 str(object) # 显示某个对象的结构 class(object) # 显示某个对象的类或类型 mode(object) # 显示某个对象的模式 names(object) # 显示某个对象中各成分的名称 c(object,object,...) # 将对象合并入一个向量 cbind(object,object,...) # 按列合并对象 rbind(object,object,…

R语言统计字符串的字符数ncahr函数

函数计算字符数量,包括在一个字符串的空格的个数. 语法 nchar()函数的基本语法是: nchar(x) 以下是所使用的参数的说明: x - 向量输入. 示例 result <- nchar("Count the number of characters") print(result) 当我们上面的代码执行时,它产生以下结果: [1] 30…

R语言笔记003——set.seed（）函数

set.seed()函数 set.seed()设定生成随机数的种子,让样本可重复. > x<-rnorm() # 生成4个随机数 > x [] 0.6599492 0.5881863 -1.9215553 -0.9161720 > y<-rnorm() > y [] -0.8496265 -2.5471568 0.5650117 0.9226440 > )# 设定种子,让样本可重复 > x<-rnorm() > x [] 0.2167549 -0…

Python基础篇(三)_函数及代码复用

Python基础篇_函数及代码复用函数的定义.使用: 函数的定义:通过保留字def实现. 定义形式:def <函数名>(<参数列表>): <函数体> return<函数返回值列表> 函数的使用:定义后不能直接使用函数,需要调用函数. 调用方法:<函数名>(<实际赋值参数列表>) 函数的参数调用:可选参数传递.参数名称传递.函数的返回值可选参数传递:函数的参数在定义的时候可以给函数指定默认值,当某参数没有传入时,则使用默认值进行代替…

R语言学习笔记—K近邻算法

K近邻算法(KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法适合分类,也适合回归.KNN算法广泛应用在推荐系统.语义搜索.异常检测. KNN算法分类原理图: 图中绿色的圆点是归属在红色三角还是蓝色方块一类?如果K=5(离绿色圆点最近的5个邻居,虚线圈内),则有3个蓝色方块是绿色圆点的“最近邻居”,比例为3/5,因此绿色圆点应当划归到蓝色方块一类:如果K=3(离…

分类-回归树模型（CART）在R语言中的实现

分类-回归树模型(CART)在R语言中的实现 CART模型 ,即Classification And Regression Trees.它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法.如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树. 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点.叶子节点和边组成.其中最上面的一个节点叫根节点. 构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述.…

R语言缺点

R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以…

【转】R语言知识体系概览

摘要:R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言. 最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言.总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门. R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读…