R语言教程

把表明时间序列的字符串转成时刻类型数据，在R言语里面有两个根本的函数：as.POSIXlt() 和 as.POSIXct()。两者都是S3泛型函数，依据参数的数据类型挑选不同的变换办法，除字符串外还能够变换数字、因子等数据类型，适应性很强： as.POSIXlt("2010/01/01") ## [1] "2010-01-01 CST" as.POSIXlt("2010/01/01 10:30:30&quo … 继续阅读“R语言教程之时间序列问题汇总实现代码教学”

1 R预设的调色板 这一系列函数有5个，即： rainbow heat.colors terrain.colors topo.colors cm.colors 在R环境外面输出问号（?）和下面任一函数名就可以取得这5个函数的用法阐明。这些函数最少需求一个参数，n，表示要失掉颜色的数量。n在零碎允许范围内没无限制。上面用彩虹色彩色板函数rainbow发生的颜色绘一个色盘： n <- 1000 png("rainbow.disc.png&quo … 继续阅读“R语言教程之调色板的使用”

将数据导入R非常简单。对于Stata和Systat，请使用外部软件包。对于SPSS和SAS，我会推荐使用Hmisc软件包来简化和实现功能。有关获取和安装这些软件包的信息，请参阅软件包上的Quick-R部分。下面提供了导入数据的示例。 从逗号分隔的文本文件 # first row contains variable names, comma is separator # assign the variable id to row names# note the / i … 继续阅读“R语言教程之如何导入数据”

使用barplot（高度）功能创建条形图，其中高度是矢量或矩阵。如果高度是矢量，则这些值决定了图中条的高度。如果 height是一个矩阵，旁边的选项= FALSE， 那么每个图的条对应一列高度，列中的值给出堆叠的“子条”的高度。如果高度是矩阵，旁边= TRUE，那么每列中的值是并列的而不是堆叠的。包含选项names.arg =（字符向量）以标记条形。选项horiz = TRUE 创造一个水平的barplot。 简单的条形图 # Simple Bar Plot&nbs … 继续阅读“R语言教程之如何生成条形图”

用dotchart（x ，labels =）函数创建dotplots ，其中x是数字矢量，标签是每个点的标签矢量。您可以添加groups =选项来指定一个因子，指定x的元素如何分组。如果是这样，选项gcolor =控制组标签的颜色。cex控制标签的大小。 # Simple Dotplotdotchart(mtcars$mpg,labels=row.names(mtcars),cex=.7,   main="Gas Milage for Car M … 继续阅读“R语言教学之如何实现一个点图”

直方图 您可以使用函数hist（x ）创建直方图，其中x是要绘制的值的数值向量。选项freq = FALSE绘制概率密度而不是频率。选项中断=控制箱的数量。 # Simple Histogramhist(mtcars$mpg)  点击查看 # Colored Histogram with Different Number of Binshist(mtcars$mpg, breaks=12, col="red")  点击查看 # Add a Nor … 继续阅读“R语言教程之如何直方图和密度图”

在R中，图形通常是交互式创建的。 # Creating a Graphattach(mtcars)plot(wt, mpg) abline(lm(mpg~wt))title("Regression of MPG on Weight") 该 图（）函数打开一个图形窗口和情节与重量英里每加仑。下一行代码将一条回归线添加到此图中。最后一行添加一个标题。  点击查看 保存图形 您可以从菜单文件 – >另存为中以各种格式保存图形。 您还可 … 继续阅读“R语言教程如何创建一个图Creating a Graph”

本网站上的大多数方法实际上都描述了矩阵的编程。它深深植入R语言。本节将简单介绍特别适用于线性代数的运算符和函数。在继续之前，您需要查看数据类型和操作符上的部分。 矩阵facilites 在下面的例子中，A和B是矩阵，x和b是矢量。 操作员或功能 描述 A * B 元素明智的乘法 A％*％B 矩阵乘法 A％o％B 外部产品。AB” crossprod（A，B）crossprod（A） A'B和A'A。 吨（A） 颠倒 DIAG（x）的 在主对角线上创建具有x元素的对角矩阵 诊断（A … 继续阅读“R语言教程之矩阵代数Matrix Algebra”

R提供了经典和非度量多维缩放的功能。假设我们有N个在p数字变量上测量的对象。我们想要用简洁（和可视化）的方式来表示物体之间的距离（即较低的k维空间）。 古典MDS 您可以使用cmdscale（）函数执行经典的MDS 。 # Classical MDS# N rows (objects) x p columns (variables)# each row identified by a unique row name d <- dist(mydata) # euclidean di … 继续阅读“R语言教程之多维度缩放Multidimensional Scaling”

递归分区是数据挖掘中的一个基本工具。它帮助我们探索一组数据的结构，同时开发易于可视化的预测分类（分类树）或连续（回归树）结果的决策规则。本节简要介绍CART建模，条件推理树和随机森林。 通过rpart进行CART建模 可以通过rpart包生成分类和回归树（如Brieman，Freidman，Olshen和Stone所述） 。有关rpart的详细信息，请参见使用RPART例程进行递归分区简介。以下提供了一般步骤，接下来是两个示例。 1.增长树 要生长一棵树，请使用rpart（公式，数据= … 继续阅读“R语言教程之基于树的模型Tree-Based Models”