R语言教程

R语言教程:包含了所有代写案例以及部分答案

  • 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”

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  • 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”

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  • 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”

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  • 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”

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  • 聚类分析 R具有用于聚类分析的多种功能。在本节中,我将介绍三种方法:层次聚合,分区和基于模型。尽管对于确定要提取的聚类数量的问题没有最佳解决方案,但下面给出了几种方法。 数据准备 在对数据进行聚类之前,您可能需要删除或估计缺失的数据并重新调整变量的可比性。 # Prepare Datamydata <- na.omit(mydata) # listwise deletion of missingmydata <- scale(mydata) # standardize variabl … 继续阅读“R语言教程之聚类分析Cluster Analysis”

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