一.scale函数 R语言base库中自带数据标准化接口scale函数,函数介绍如下 Usage scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) Arguments x: a numeric matrix(like object). center: either a logical value or a numeric vector of length equal to the number of columns of x. scale: either a logic

1.python 中的 range() 函数生成整数序列,常用于 for 循环的迭代. 示例: 2.R 语言中的 range() 函数返回一个数值向量中的最小值和最大中,常用于求极差. 示例: 按语: R 语言中的 range 函数 python 中相当于 min(x), max(x)

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

最近准备写一篇关于自组织映射 (Self-organizing map)的文章.SOM的代码很多,研究了一圈之后目前使用最顺手的是R语言的kohonen包. 这个kohonen包功能很丰富,但是接口不是特别合理.R语言包大部分是统计学家写的,功能强大,数学上严谨,但是不怎么考虑代码的规范和简洁. kohonen最重要的四个函数: som xyf supersom somgrid 这个命名的随意性容易让程序员抓狂.简单说,som和xyf是supersom的封装版本,分别对应单层SOM和双层SOM,

本系列是一个新的系列,在此系列中,我将和大家共同学习R语言.由于我对R语言的了解也甚少,所以本系列更多以一个学习者的视角来完成. 参考教材:<R语言实战>第二版(Robert I.Kabacoff),书中所提到的John Cook的优秀博文,关于代码规范的<来自Google的R语言编码风格指南>. 目录 Part 1:函数 Section 1:数学与统计函数 Section 2:概率函数 Section 3:其他实用函数 Part 2:其他控制 Section 1:循环与条件结构

apriori(arules) apriori()所属R语言包:arules                                         Mining Associations with Apriori                                          矿业协会的Apriori                                          译者:生物统计家园网 机器人LoveR 描述----------Description

今天查了一下R语言中set.seed(),该命令的作用是设定生成随机数的种子,种子是为了让结果具有重复性.如果不设定种子,生成的随机数无法重现. set.seed()用于设定随机数种子,一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列,这个函数的主要目的,是让你的模拟能够可重复出现,因为很多时候我们需要取随机数,但这段代码再跑一次的时候,结果就不一样了,如果需要重复出现同样的模拟结果的话,就可以用set.seed().在调试程序或者做展示的时候,结果的可重复性是很重要的,所以随机数种子也就很有必要. 

assign函数在循环时候,给变量赋值,算是比较方便 1.给变量赋值 for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){ assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ]) } 2.通过for循环给变量a1.a2.a3赋值 for (i in 1:3){ assign(paste(&quo

nchar 取字符数量的函数 length与nchar不同,length是取向量的长度 # nchar表示字符串中的字符的个数 nchar("abcd") [1] 4 # length表示向量中元素的个数 length("abcd") [1] 1 length(c("hello", "world")) [1] 2 chartr 字符替换 chartr(old="a", new="c",

变量可以通过使用 rm()函数来删除.下面我们删除变量var.3.然后再打印变量时出现异常错误. rm(var.3) print(var.3) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: [1] "var.3" Error in print(var.3) : object 'var.3' not found 所有的变量可以通过使用rm()和 ls()函数来一起删除. rm(list=ls()) print(ls()) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: character(0)

要知道目前在工作区中的可用变量,可以使用 ls()函数列出所有变量. 另外,ls() 函数可以使用模式来匹配变量名称. print(ls()) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: [1] "my var" "my_new_var" "my_var" "var.1" [5] "var.2" "var.3" "var.name" "var_name2.&quo

> text <- c("we are the world", "we are the children") > sub("w", "W", text) [1] "We are the world"    "We are the children" > sub("W","w",text) [1] "we are t

1.控制输出数字的精度 format(123.123,digits=4) 输出4位数字123.1,如果整数超过4位,小数部分就全被略去. options(digits=4) 功能同上,不过在Rsession中输入之后在本次控制台打开期间一直有效. sprintf('%.2f',123.123) 跟c一样,输出123.12 2.绘图 颜色: ggplot(data=df,mapping=aes(x=V1,y=V2,color=V3)) 将根据V3变量的值着色,并在图右绘制legend. ggplo

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

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

1.数据准备 # 测试数组 vector = c(,,,,,,,,,,,,,,) vector ## [] 2.R语言内置排序函数 在R中和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order(). sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量; rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”; order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置. sort(vector) ## [] order(vector) ## [] rank(vect

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

转载请说明. R语言官网:http://www.r-project.org/ R语言软件下载:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/         注:下载时点击 install R for the first time 下面进行一个简单的入门程序学习. 先新建一个txt,叫做 Rice_insect.txt 点我下载,内容为:(用制表符Tab) Year Adult Day Precipitation 1973 27285 15 387.3 1974 239 14

归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内.首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快. R语言中的归一化函数:scale 数据归一化包括数据的中心化和数据的标准化. 1. 数据的中心化所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值.例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2. 数据的标准化所谓数据的标准化是指中心化之后的数