在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

Sample 函数用法: sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL) Arguments x - 可以是含有一个或多个元素的向量或只是一个正整数.x的长度为1时,那么便从1:x中抽取样本. size - 非负整数,从总体抽取样本的个数 replace - 是否有放回抽样 prob - 用于获得要采样的向量元素的概率权重向量.

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

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

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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

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 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

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 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(

4.1 R绘图概述 以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多种绘图相关的命令,可分成三类: 高级绘图命令:在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴.标签.标题等. 低级绘图命令:在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素,如额外的点.线和标签. 交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息. 使用R语言作图,主要按照以下步骤进行: ①取原始数据,准备好绘图需要的变量. ②

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 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

第5章工欲善其事.必先利其器 代码,是延伸我们思想最好的工具. 第6章基础编程--用别人的包和函数讲述自己的故事 6.1编程环境 1.R语言的三段论 大前提:计算机语言程序=算法+数据结构 小前提:R语言不过是计算机语言的一种 结论:R语言约等于基础编程+数据对象 2.运行机制 RStudio=记事本+R Console 6.2Mini案例 学生文理分科小案例(还有问题) R仅有的命令形式是返回结果的函数和表达式 赋值是一种常见的操作:对象的读取.转换.模型的建立等 赋值给新的对象,往往也意味着

树状图(或树形图)是一种网络结构.它由一个根节点组成,根节点产生由边或分支连接的多个节点.层次结构的最后一个节点称为叶.本文主要基于R语言实现树形图的绘制.关于python实现树形图的绘制见:基于matplotlib实现树形图的绘制 之所以还用R语言实现树形图的绘制,主要原因在于R语言所实现的树形图比python实现的更加多样.R语言树形图提供以下两种类型: 分层树形图:类似CEO管理团队领导管理员工等等. 聚类树形图:聚类将一组个体按相似性分组.它的结果可以可视化为一棵树. 本文主要参考:De

本文主要是为了从零开始学习和理解R语言,简要介绍了该语言的最重要部分,以快速入门.主要参考文章: R-Tutorial R语言程序的编写需要安装R或RStudio,通常是在RStudio中键入代码.但是RStudio个人感觉并不好用,因此本人编写的R语言程序都是在Jupyter Notebook平台使用.具体可以见在 Jupyter Notebook 中使用R语言.R语言和Python,matlab一样都是解释型语言,语法差别不大,容易入门.其他进阶内容见R语言个人笔记 文章目录 1 入门基础

环状条形图(Circular barplot)是条形图的变体,图如其名,环状条形图在视觉上很吸引人,但也必须小心使用,因为环状条形图使用的是极坐标系而不是笛卡尔坐标系,每一个类别不共享相同的Y轴.环状条形图非常适合于周期性数据,本文主要介绍基于R语言实现环状条形图的绘制.本文主要参考链接:Circular barplot R语言的环状条形图主要基于tidyverse包实现,tidyverse是一组R包的集合,这些R包共享共同的原理并旨在无缝地协同工作,具体介绍见: tidyverse 安装命令如

文章目录 wgcna入门-雌性小鼠肝脏表达数据的网络分析:寻找与体重有关的模块 1 数据输入和清洗 1.1 加载基因表达数据 1.2 数据清洗 1.3 加载临床特征数据 2 建设表达网络与模块检测 2.1 自动一步构建网络与模块检测 2.1.1 软阈值的选择:网络拓扑分析 2.1.2 一步构建网络与模块检测 2.2 其他检测算法 3 筛选与表型相关的模块 3.1 量化模块-特质关联 3.2 基因与性状和重要模块的关系:基因重要性和模块成员 3.3 模内分析:鉴定具有高GS和MM的基因 3.4 网

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文

这两个月没有写什么代码.也没做什么大项目,基本就是对以前写的那个用ggplot2可视化数据的项目做一些增增补补,大部分技术难关都在ggplot2和R语言EXCEL处理这里解决并总结了.然后业余帮人修改一个用RVEST写的亚马逊简陋爬虫,花了两个周末时间. 就简单记一下最近弄的这个功能块 功能块分区,并自定义 这个是在处理数据的时候,需要对一批有序数字按照累积的概率进行分组,然后划分分组. 主要用到了两个函数:cumsum(求累积分布),cut(划分区间) 如下面的示例函数getInterval,

R语言进行数据预处理wranging li_volleyball 2016年3月22日 data wrangling with R packages:tidyr dplyr Ground rules library(tidyr) library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The foll