DAT｜R科学与人工智能

这是一个聚焦 R语言在数据科学与智能分析中的深度应用的专栏，特别关注医药数据科研和智能科学的前沿探索。通过精心设计的教程、实用案例和技术分享，帮助你从基础入门到高阶进阶，掌握数据清理、建模、可视化及智能化应用等关键技能。

原创 8篇2章1节：认识全球疾病负担数据库 GBD

全球疾病负担数据库（GBD）是一项全面的区域性和全球性疾病负担研究项目，用于评估主要疾病、伤害和风险因素导致的死亡率和残疾情况。全球疾病负担研究是来自 160 多个国家的 12000 多名研究人员的合作成果。在首席研究员克里斯托弗・J・L・默里的领导下，全球疾病负担研究的总部位于华盛顿大学健康指标与评估研究所（IHME），并由比尔及梅琳达・盖茨基金会资助。

2025-04-11 12:09:23 171

原创《用R探索医药数据科学》学习路径（持续更新，点击查阅相关文章）

市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。同时，它们也缺乏针对医药领域的深度结合与讨论。为了解决这些痛点，我们推出了《用 R 探索医药数据科学》专栏。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。

2024-11-18 06:22:40 5325 26

原创处理跨时区数据和夏令时（DST）问题是全球化数据分析中的挑战

市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。夏令时（DST, Daylight Saving Time）是一种为了更有效地利用自然光资源，在夏季将时钟时间调快一小时的制度。通常在春季开始实施，将时钟拨快一小时，在秋季结束时再拨回正常时间。

2025-04-11 12:17:16 662

原创日期时间数据的格式化与解析

在数据处理的不同阶段，日期时间数据往往需要在不同的格式之间进行转换。R中的 format() 函数提供了灵活的日期时间格式化功能，能够将日期时间对象转换为指定格式的字符串，或将字符串解析为日期时间对象。

2025-04-11 12:15:39 695

原创日期时间对象的操作

R中日期时间对象的操作不仅限于创建和转换，还包括提取、修改、与操作时间组件等。在这部分，我们将探讨如何使用R操作日期时间对象的各个组成部分。

2025-04-10 09:25:35 598

原创日期时间数据的转换与处理，日期时间数据的运算

市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。同时，它们也缺乏针对医药领域的深度结合与讨论。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。R中的日期时间运算非常直观且功能强大，包括加减日期时间、计算时间差等。则返回一个包含时间各部分（年、月、日、时、分、秒）的列表，适用于需要访问各时间组件的情况。

2025-04-10 09:24:14 632

原创日期时间数据的转换与处理，使用 as.POSIXct() 和 as.POSIXlt() 进行日期时间转换

市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。在R中，日期时间数据通常是以字符串形式存储的，因此第一步通常是将字符串转换为适当的日期时间对象。则返回一个包含时间各部分（年、月、日、时、分、秒）的列表，适用于需要访问各时间组件的情况。

2025-04-10 09:22:54 394

原创 R的日期时间数据的转换与处理

市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。POSIXct 是日期时间的数值形式，表示从1970年1月1日00:00:00 UTC到指定日期时间的秒数。POSIXlt 则是列表形式，包含日期时间的各个组成部分，如年、月、日、时、分、秒等。在R中，日期时间数据通常是以字符串形式存储的，因此第一步通常是将字符串转换为适当的日期时间对象。

2025-04-10 09:21:34 444

原创 R的日期时间数据的概念和如何获取当前日期和时间···

另外，在R中，日期通常使用 Date 类型表示，而日期时间则使用 POSIXct 或 POSIXlt 类型表示。POSIXct 是日期时间的数值形式，表示从1970年1月1日00:00:00 UTC到指定日期时间的秒数。POSIXlt 则是列表形式，包含日期时间的各个组成部分，如年、月、日、时、分、秒等。

2025-04-10 09:19:53 529

原创 stringr包不同函数的重点介绍和举例

stringr函数功能str_c()拼接多个字符串为单个字符串str_conv()更改字符串的编码类型计算字符串中指定模式的字符个数判断字符串是否包含指定模式str_dup()将向量中的各字符串重复自身 n 次提取字符串中包含的指定模式（匹配一次）提取字符串中包含的指定模式（匹配所有）计算字符串的长度（即所包含的字符个数）给出指定模式在字符串中的起始位置（输出矩阵）给出指定模式在字符串中的起始位置（输出列表）判断字符串中是否包含指定模式（输出矩阵）判断字符串中是否包含指定模式（输出列表）

2025-04-09 11:57:35 590

原创提取匹配模式的第一个值和提取所有匹配模式的值

在数据处理和文本分析中，字符串匹配是一项非常重要的操作。stringr包提供了一系列强大的函数来执行字符串匹配和处理任务。本文将详细介绍stringr包中与字符串匹配相关的函数，包括如何使用这些函数进行实际的匹配操作、统计、提取以及替换。

2025-04-09 11:56:10 269

原创模拟的医疗记录数据集，演示字符串检测和位置查找

2025-04-09 11:55:13 848

原创字符串检测和位置查找，获取匹配模式成功的字符索引

2025-04-09 11:54:17 457

原创字符串检测和位置查找，检测字符串是否包含特定模式

2025-04-09 11:53:01 909

原创字符串的插值 str_glue() 和学生成绩应用举例

在数据处理和分析中，字符串操作是一项基础且重要的技能。R语言提供了丰富的字符串处理函数，这些函数广泛应用于文本数据的清理、转换、匹配和分析。本文将详细介绍R语言中常用的字符串操作函数，涵盖字符串的修改、提取替换、分割连接和填充插值。

2025-04-09 11:51:56 778

原创 7篇3章6节：特征工程变量子集选择的包装器方法应用

包装器方法通过搜索候选特征子集的空间，并利用模型在子集上的表现来衡量“有用性”。由于这种方法需要对每个候选子集建立并验证模型，因此计算量大，但与此同时，其优势在于模型性能评估能够充分利用训练数据的信息，从而更好地反映出特征对结果的影响。

2025-04-08 16:33:48 743

原创提取和替换，字符串的截断：str_trunc()

2025-04-08 13:09:04 716

原创填充和插值，字符串的填充：str_pad()

2025-04-08 13:07:56 763

原创分割和连接，字符串的连接：str_c()

在数据分析和处理过程中，字符串的操作常常扮演着极其重要的角色。R语言内置了多种功能强大的字符串处理函数，gsub() 就是其中之一。它主要用于字符串的替换、删减、增补和切割，不仅能处理单个字符串，还能处理由字符串组成的向量。

2025-04-08 13:06:31 231

原创字符串的分割和连接，字符串的分割：str_split()

2025-04-08 13:05:18 895

原创 stringr 扩展包中的替换操作

2025-04-08 12:23:34 555

原创 7篇3章5节：特征工程变量子集选择的过滤器方法应用

本文将重点阐述如何利用方差系数（Coefficient of Variance, CoV）对连续变量进行标准化，再根据降序排序得到最具代表性的特征，并进一步利用这些筛选出的特征构建二项逻辑回归模型，以评估这种方法在分类问题上的表现。同时，我们还将结合相关矩阵，探讨变量之间的相关性对模型显著性检验和整体预测效果的影响。

2025-04-08 11:28:30 364

原创字符串的操作之gsub()函数的基础用法

2025-04-07 11:13:08 627

原创 stringr扩展包的复杂数据排序演示

Hadley Wickham 是一位著名的统计学家和软件开发者，以其对 R 编程社区的贡献而闻名，特别是通过开发 stringr 包。这个包是 Tidyverse 生态系统的一部分，专注于简化 R 中的字符串操作。

2025-04-07 11:11:54 773

原创获取字符串的排序顺序

在R语言的生态系统中，字符串处理一直是一个重要且复杂的任务。早期，R语言的基础包提供了一些基本的字符串处理功能，但当处理变得更加复杂时，这些功能常常显得力不从心。为了填补这一空白，Hadley Wickham及其团队开发了stringr包，旨在简化R语言中字符串处理的操作，特别是为那些不熟悉正则表达式的用户提供更友好的接口。

2025-04-07 11:10:38 322

原创字符串的排序

在处理字符串数据时，排序操作非常常见。stringr包提供了str_sort()和str_order()两个函数，用于对字符串进行排序。

2025-04-07 11:09:42 919

原创字符串转换为标题风格和句子风格

R语言是数据科学和统计分析的强大工具，尤其在处理字符串数据时，stringr扩展包提供了丰富且便捷的函数集合。本篇文章将深入探讨如何使用stringr扩展包中的函数进行字符串的基本操作，包括查阅、大小写转换和排序问题等。这些技能在数据预处理、文本分析和报表生成过程中尤为重要。

2025-04-07 10:51:49 411

原创 7篇3章4节：特征工程的变量子集选择

变量子集选择的目的是在众多特征中筛选出最具有预测能力、最具代表性的那一部分，从而提高模型的性能、减少训练时间、降低过拟合风险，并提升可解释性。

2025-04-07 10:47:36 154

原创字符串转换为标题风格和句子风格

当需要将字符串的第一个字母大写，并保持其他字母小写时，str_to_sentence()函数能够实现这种句子风格的转换。

2025-04-06 09:30:05 405

原创 stringr扩展包之字符串大小写的转换

字符串的大小写转换在文本标准化、数据清理以及显示格式调整时非常有用。stringr包提供了一系列函数，用于实现大小写的转换，包括将字符串转换为全大写、全小写、标题风格和句子风格。

2025-04-06 09:29:03 974

原创 stringr扩展包之包含病人姓名和诊断信息的复杂应用示例

2025-04-06 09:27:54 1022

原创 stringr扩展包之获取字符串中的单词

2025-04-06 09:26:45 575

原创 R的stringr扩展包之提取字符串的子串

2025-04-06 09:25:33 727

原创字符串长度的统计

2025-04-05 10:21:27 880

原创正则表达式的基础要点的应用示例

上面这段代码的作用是将字符串中的电话号码从123-456-7890的格式转换为(123) 456-7890的格式。具体来说，gsub函数使用正则表达式查找电话号码的模式（即三个数字、一个连字符、三个数字、一个连字符和四个数字），然后将其替换为新的格式，其中三个数字被括号括起来，连字符前添加一个空格。最终的输出是格式化后的电话号码。

2025-04-05 10:20:06 810

原创正则表达式的基础语法的常用字符类之\s 和 \S

R语言提供了一些内置函数来处理正则表达式，如grep()、sub()、gsub()、strsplit()和paste()。这些函数结合正则表达式的使用，使得字符串处理变得更加方便和高效。在本节中，我们将详细探讨这些函数的用法，并通过示例演示如何在R中进行字符串处理。

2025-04-05 10:18:57 549

原创正则表达式的基础语法的常用字符类之\w 和 \W

正则表达式（Regular Expression，简称regex）广泛用于字符串操作中，它可以通过定义一个“规则字符串”来对文本进行模式匹配，从而实现字符串的查找、替换、分割等操作。正则表达式的语法虽然复杂，但它的强大之处在于能够灵活地处理非结构化文本，帮助数据分析者快速、高效地提取有用信息，解决实践中遇到的各种与文本相关的数据问题。

2025-04-05 10:17:54 825

原创正则表达式的基础语法的常用字符类之\d 和 \D

2025-04-05 10:16:40 899

原创正则表达式的基础语法的特殊字符

2025-04-04 09:33:54 737

原创正则表达式的基础语法的基本符号之？、［］、｜和（）符号

在数据科学和文本分析中，字符串处理是一项至关重要的技能。无论是在数据清理、数据转换，还是在文本挖掘中，字符串操作都必不可少。而正则表达式作为一种强大的文本模式匹配工具，在处理复杂字符串时尤为有效。本文将深入探讨如何在R语言中高效地进行字符串处理和正则表达式的操作。

2025-04-04 09:32:31 858

trekcolors R 包为科幻迷和数据分析爱好者提供了独特的 Star Trek 和 LCARS 调色板

在数据可视化中，调色板的选择是提升图表美感和易读性的重要因素。trekcolors R 包为科幻迷和数据分析爱好者提供了独特的 Star Trek 和 LCARS（Star Trek 系列中计算机界面的设计语言）主题调色板。这些调色板结合了科幻设计的审美与现代数据可视化需求，为数据图表赋予独特的风格。本文展示了如何使用 trekcolors 提供的调色板与 ggplot2 图形系统集成，创建生动且富有主题性的图表。代码通过多种调色板的实例应用，包括 Starfleet、LCARS 2357、Klingon 等，生成了散点图和密度图等不同类型的图表。

2024-11-17

R语言数据去重与匹配：20种常用函数详解及实战示例

数据清洗是数据分析的核心环节，而数据去重与匹配是清洗过程中最常见的需求。本文结合实际案例，深入介绍了R语言中20种常用的去重与匹配操作，涵盖从简单的行去重、特定列去重，到复杂的数据框合并与多列匹配。同时，针对数据缺失值处理、多数据框批量匹配等问题，提供了高效的解决方案。

2024-11-16

10个例子，学会使用管道操作符 %>% 进行数据处理与可视化

在 R 语言中，管道操作符 %>% 是数据科学中非常常用的工具，特别是在使用 dplyr 和 tidyr 包进行数据处理时。管道操作符的出现，使得数据操作的流程更加简洁且易读。它的核心作用是将一个对象传递给后续函数，而无需使用嵌套或多次赋值。管道操作符的工作原理是将左侧的对象作为输入，传递给右侧的函数，并返回结果。这样可以将多个操作串联在一起，避免了传统代码中多重嵌套函数的复杂性，从而提升了代码的可读性与效率。

2024-11-11

在R语言中实现带有边缘直方图、箱线图和密度图的散点图，以及连续变量直方图的多图展示

R语言中的ggplot2包以其强大的可视化功能广受欢迎，而ggExtra包则增强了ggplot2的边缘图绘制能力。本文将详细介绍如何在R中使用这两个包，通过在散点图上加入边缘直方图和箱线图来展示变量分布，并同时绘制不同的直方图。我们首先会创建一个基础的散点图，其中每个点表示不同车型的城市燃油效率与高速燃油效率。通过ggMarginal函数，我们能够轻松地在该散点图的边缘添加直方图、箱线图或密度图，从而展示这两个变量的分布情况。除了展示边缘图外，本文还会展示连续变量的不同直方图绘制方法，以帮助用户更好地理解R中绘制直方图的两种方式：通过设置分箱宽度和固定分箱数量。以下代码示例展示了如何实现上述可视化，并附有详细的中文注释，帮助初学者理解代码的每一步含义。在运行代码之前，请确保已安装并加载ggplot2、ggExtra和gridExtra包。最终的代码通过grid.arrange()将所有图表布局在同一页面上，形成2x2的网格排列，使用户能够一目了然地查看多种图表形式。这种布局对于展示数据的不同特征非常实用，尤其适用于数据报告和探索性数据分析。

2024-11-09

R语言数据重塑，20种高效函数操作数据格式与管理

本代码示例提供了 20 种常用的 R 语言数据重塑和处理函数，涵盖了从长宽格式转换、列操作到数据汇总的广泛数据管理需求。这些函数来自 R 的核心包及 dplyr、tidyr、reshape2 和 data.table 等常用数据操作包，是数据科学和统计分析工作中必不可少的工具。

2024-11-02

R语言字符串操作全攻略，30个技巧一览无余！

大家好，相信各位都知道，在数据分析和处理过程中，字符串操作是一个重要的环节。在R语言中，字符串处理技巧为我们提供了丰富的工具，这是其它语言难以媲美的，善用R语言可以使得数据清洗和特征工程变得更加高效。本文将介绍30种常用的字符串处理方法，帮助大家更加灵活地操作字符串数据。

2024-10-28

一次性掌握7种强大的临床预测模型

随着数据科学和机器学习的迅速发展，越来越多的研究者和从业人员开始使用机器学习算法来解决各类问题。R语言以其丰富的包和强大的统计分析能力，成为了机器学习应用中的热门选择。本示例展示了七种常用的机器学习算法，包括逻辑回归、Lasso回归、支持向量机、随机森林、XGBoost、神经网络和k近邻。每种算法都使用独立生成的数据集进行模型训练，方便用户理解每种算法的基本用法及其适用场景。

2024-10-27

掌握20个R语言数据清洗技巧，让数据处理更加高效和简单！

数据清洗是数据分析和机器学习的第一步，也是影响最终模型质量的重要环节之一。无论是从事数据科学、数据分析，还是机器学习项目，在R语言中掌握一套高效的数据清洗技巧，能够快速处理、整理并优化数据，为后续建模打下坚实基础。这篇代码示例展示了20种常见且实用的数据清洗操作，每种操作对应一个独立的数据清洗技巧，并附有详细的中文注释，帮助读者理解每个操作的细节及应用场景。这些技巧包括去除缺失值、填充空值、删除重复行、转换数据类型、合并数据框、更改列名、因子水平修改、字符串处理、日期格式转换等，涵盖了大多数数据分析中的基本需求。例如，使用na.omit函数快速删除缺失值行，使用merge函数将多个数据框合并，使用scale函数实现数据标准化。对于字符串的处理，还包括去除空白、字符串拆分、子字符串提取等操作，灵活运用于不同的数据预处理需求。每一个技巧均具备单独的代码实现和具体的数据说明，尤其适合新手和希望在R语言中提升数据处理能力的专业人士。此代码库不仅可以直接使用，也便于在实际项目中参考和灵活调整。掌握这些数据清洗技巧后，能够显著提高数据准备的效率和质量，从而更专注于数据分析和模型开发，创造更

2024-10-26

基于机器学习的高血压预测模型构建与评估

在模型构建过程中，我们首先模拟了1000个患者的医学数据，包括年龄、性别、体重指数（BMI）、胆固醇水平和高血压标签。这些数据通过电子病历、实验室检查和患者自我监测等途径收集，以确保数据的质量和丰富性。接着，数据经过清理和标准化处理，去除了缺失值并对BMI和胆固醇进行了标准化，使其适合机器学习模型的输入要求。特征选择是模型构建的关键步骤。通过选择与高血压相关的变量（如年龄、性别、BMI和胆固醇），并将高血压标签作为目标变量，我们构建了用于训练和测试的完整数据集。随后，利用随机森林算法进行模型训练。随机森林是一种集成学习方法，能够有效处理高维数据并防止过拟合。通过设置树的数量（ntree=100），模型的稳定性和准确性得到了有效保障。在模型训练完成后，我们使用测试集对模型进行了验证。通过计算ROC曲线和AUC值，我们评估了模型的预测能力。ROC曲线提供了模型在不同阈值下的敏感性和特异性，AUC值则是衡量模型整体表现的关键指标。通过绘制ROC曲线，我们直观地展示了模型的效果，并通过AUC值评估了其准确性。

2024-10-25

如何通过R代码设置RStudio全局环境

在使用RStudio进行数据分析和编程时，配置好合适的工作环境能够极大地提升工作效率和代码的可读性。本文将介绍如何通过R代码来设置RStudio的全局选项，以帮助用户自定义和优化工作流。我们将重点讲解如何使用options()函数来调整R的默认行为，包括防止字符串自动转化为因子、设置输出数字的有效位数、控制警告信息的显示频率、以及调整输出宽度等。此外，还会介绍如何通过setwd()函数设置工作目录，以便在文件读取和写入操作时更加高效。文章还将展示如何禁用科学计数法输出，并通过Sys.setenv()函数更改消息提示语言，使输出信息更符合用户的需求。通过这些设置，用户可以根据自身需求构建一个符合个人偏好的编程环境，避免许多初学者常见的问题，如数据类型转换的困惑和不必要的警告信息干扰。最后，通过savehistory()命令，用户可以记录并保存自己的历史命令，方便后续工作复用。这些代码不仅适用于初学者，还能为经验丰富的用户提供优化RStudio环境的方案。

2024-10-23

R语言版本检查与扩展包自动更新示例

首先，使用R.version.string可以轻松获取当前R的版本信息。通过简单的代码，我们可以输出当前版本，确保我们正在使用的是最新的稳定版本。检查R的版本不仅有助于避免与包不兼容的问题，还能确保我们利用到最新的特性和修复的bug。接下来，更新扩展包的过程也很简单。R语言提供了内置的update.packages()函数，可以快速更新所有已安装的扩展包。通过该函数，我们可以确保我们使用的包都是最新的，从而最大限度地提高代码的效率和稳定性。在更新的过程中，我们可以选择是否需要用户确认，使用ask=FALSE选项则可以在后台静默更新，这对于批量处理任务特别有用。在我们的示例代码中，我们首先定义了一个update_packages函数，该函数获取所有已安装包的列表，并调用update.packages()函数进行更新。在更新完成后，我们通过cat()函数输出一条消息，告知用户所有包已成功更新。这种方法非常适合那些需要定期维护和更新R环境的用户。

2024-10-21

用R利用逻辑回归模型预测慢性肺炎的患者风险

利用逻辑回归模型预测慢性肺炎的患者风险.R

2024-10-19

用R语言贪心算法解决旅行商问题的模拟演示

旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，广泛应用于物流、运输、集成电路设计等领域。问题的核心是：给定一组城市，旅行商需要从一个城市出发，经过每一个城市一次，最终回到起点，要求总行程最短。由于该问题的复杂性，尤其是当城市数量增加时，问题规模和可能解的数量会呈指数级增长，因此找到最优解非常困难。解决TSP问题的算法有很多，包括动态规划、分支定界法、遗传算法、模拟退火算法等，其中贪心算法作为一种启发式方法，因其易于实现且计算速度快，在许多情况下成为有效的初步解决方案。在本文中，我们将使用R语言，通过模拟随机生成的城市坐标，并利用贪心算法（Greedy Algorithm）求解TSP问题。具体来说，我们首先生成10个城市的随机坐标，并构建这些城市间的欧几里得距离矩阵。接下来，我们使用TSP包将距离矩阵转换为旅行商问题的标准格式。最后，应用贪心算法求解，得到一条近似的最短路径。贪心算法的思想是从某一城市出发，每次选择距离最近且未访问过的城市，直到所有城市都被访问一遍并回到起点。

2024-10-17

用R演示药物对糖尿病患者血糖影响的方差分析及可视化

首先，我们生成30名患者的数据，每种药物（药物A、B、C）各10名患者。假设药物A具有最佳效果，能显著降低血糖（平均下降20单位），药物B的效果较好（平均下降10单位），而药物C的效果最差（平均下降5单位）。通过使用rnorm()函数生成符合正态分布的随机数据，模拟每种药物对血糖变化的影响。接着，将患者编号、药物名称和血糖变化量整合到一个数据框中，以便于后续分析。使用单因素方差分析（ANOVA），我们可以检验不同药物组之间是否存在显著差异。通过调用aov()函数，我们构建一个线性模型，并使用summary()函数查看分析结果。结果中，F值和对应的p值（Pr(>F)）能够揭示药物对血糖变化的影响是否显著。如果p值小于0.05，说明药物组之间存在统计学上的显著差异。当ANOVA结果显示显著差异时，我们进一步进行Tukey事后检验，以比较各药物组之间的具体差异。通过调用TukeyHSD()函数，我们可以获得各组之间的均值差异、置信区间及p值。如果某两种药物之间的p值小于0.05，则表示这两组的差异显著。结果表明，药物A与药物B、C的效果差异显著，而药物B与药物C的效果也存在显著差异。

2024-10-17

基于卵巢癌数据的治疗和年龄组生存曲线分析

首先，代码通过 library(survival) 加载了生存分析相关的核心包，并使用 library(survminer) 进行可视化，确保绘制出的生存曲线具有良好的图形表现力。接着，代码利用 survfit() 函数分别按治疗方案（rx）和年龄组（age_group）拟合了两个生存模型。通过拟合后的模型，分别绘制了两组生存曲线。生存曲线展示了不同治疗方案和年龄组的患者生存概率的变化趋势，并在图中通过 pval = TRUE 参数显示了 Log-rank 检验的 p 值，以测试组间生存差异是否具有统计学意义。此外，生存曲线图还展示了置信区间（conf.int = TRUE）和风险表（risk.table = TRUE），为图表增加了更多的参考信息。为进一步优化图形效果，代码应用了 ggtheme = theme_light() 设置轻量的 ggplot2 样式主题。最终，使用 arrange_ggsurvplots() 函数将两幅生存曲线图并排排列，提供对比效果。治疗方案的生存曲线标题为 "Survival by Treatment"，而年龄组的生存曲线标题为 "Survival b

2024-10-14

使用R语言和ggplot2基于iris数据集绘制常见科研图表

本代码示例展示了如何使用R语言中的ggplot2包，基于经典的iris数据集绘制常见的科研图表。iris数据集包含三种鸢尾花的测量数据，包括花萼和花瓣的长度和宽度，用于多类数据的可视化分析。通过绘制散点图、箱线图和密度图等图表，研究者可以更直观地观察数据之间的关系及其分布特点。首先，利用散点图展示了花瓣长度和宽度的关系，通过不同种类的花朵进行颜色区分，能够明显看出三类鸢尾花的分布趋势。接着，箱线图用于比较不同花种的花萼长度，展示数据的集中趋势和离群点，有助于分析各类花种在生长特征上的差异。最后，密度图则展示了花瓣长度的分布形态，通过叠加不同花种的密度曲线，便于识别每类鸢尾花的分布范围及其重叠部分。除了单独展示这些图表，代码还展示了如何使用gridExtra包将多个图表进行组合展示，使得研究者可以更好地比较不同维度的数据特征。同时，通过ggsave()函数，研究者可以方便地将生成的图表保存为文件，用于报告或论文的展示。

2024-10-12

用Python的基于逻辑回归的高血压预测模型.py

首先，使用Python的numpy库生成数据，特征的分布通过正态分布模拟，以模拟现实生活中的健康指标。目标变量Hypertension基于收缩压和舒张压的值生成，当收缩压超过140或舒张压超过90时，标记为高血压。这样生成的标签用于监督学习任务中的分类目标。数据预处理包括将类别变量Race（种族）进行one-hot编码，转换为模型可以使用的数值特征。然后，将数据集分割为训练集和测试集，80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。通过scikit-learn库的train_test_split函数完成数据集的划分。使用逻辑回归模型进行训练，逻辑回归是一种常用的线性模型，适用于二元分类问题。模型拟合后，我们在测试集上进行预测，得到预测结果。最后，使用准确率和分类报告对模型进行评估。在5000个样本上，该模型的测试准确率达到了84%，表明模型对高血压的预测有较好的表现。虽然该模型使用的是模拟数据，但它展示了如何使用逻辑回归来预测高血压，并验证了年龄、体重、血压等变量对高血压的预测能力。未来，如果能够使用真实的临床数据，这样的模型可以帮助识别高血压高风险人群，为临床干预提供参考依据。

2024-10-05

用R语言创建基于逻辑回归的高血压预测模型（准确率达到82%）

本代码实现了一个基于逻辑回归的高血压预测模型，利用R语言生成5000名样本的模拟数据，通过多个健康指标来预测个体是否患有高血压。数据集包括20个特征，如年龄、身高、体重、血压、心率、胆固醇等，这些变量能够提供与高血压相关的全面健康信息。首先，使用R语言中的rnorm函数生成随机数据，并设置合理的均值和标准差，以接近真实的分布。接着，通过收缩压和舒张压的阈值来生成目标变量Hypertension，即当收缩压超过140或舒张压超过90时，标记为高血压。接下来，对数据进行了预处理，将类别变量Race（种族）进行one-hot编码处理，以便逻辑回归模型能够处理这些特征。同时，我们将数据集划分为训练集和测试集，80%用于训练，20%用于测试，确保模型具有良好的泛化能力。使用逻辑回归模型对数据进行拟合，并使用测试集对模型进行评估，最终计算得出模型的准确率为82%。混淆矩阵显示了预测的高血压病例和实际值之间的对比，反映了模型在分类任务中的表现。

2024-10-05

基于主成分分析的临床高血压患者数据分析与可视化

本研究旨在利用主成分分析（PCA）对临床高血压患者的数据进行降维与可视化。通过采集1000名受试者的20项临床数据，包括种族、年龄、身高、体重、血压（收缩压和舒张压）、心率、血糖、血脂等指标，旨在探究这些变量之间的关系以及其在高血压人群中的差异。高血压是一种常见的慢性病，与心血管疾病密切相关。了解患者的各种临床特征对于疾病的诊断与治疗至关重要。 PCA是一种常用的降维技术，能够将高维数据投射到低维空间，从而简化数据的复杂性。通过将不同变量进行标准化处理并进行PCA，可以发现某些临床特征对患者健康状态的影响更加显著。本研究首先将数据进行标准化处理，确保各临床指标具有相似的尺度，然后进行PCA以提取主要成分，分析变量之间的相关性。在结果可视化中，利用散点图展示前两个主成分，分析哪些临床指标对高血压患者的影响最为显著。同时通过方差解释率图来判断主成分的贡献度，从而决定最重要的主成分数量。这种可视化的分析可以为高血压患者的临床分型、病情评估以及个性化治疗提供支持。

2024-10-05

基于R语言的主成分分析：模拟数据生成与可视化

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的数据降维方法，能够将高维数据转换为低维表示，帮助研究者发现数据的主要结构和模式。本文基于R语言，演示如何创建包含20个属性和1000个样本的模拟数据集，并通过PCA对数据进行分析和可视化。我们首先使用正态分布生成属性数据，随后通过PCA找出解释数据方差的主要成分，分析其特征和贡献度。主成分分析中，我们展示了前两个主成分的散点图，以帮助直观地了解数据在低维空间中的分布。同时，我们绘制了累计方差解释率图，明确每个主成分对整体数据方差的贡献。此外，还使用双图（biplot）展示了样本和变量的关系，进一步帮助理解各变量在主成分空间中的作用。这种可视化有助于判断哪些主成分对数据结构贡献最大，以及如何根据这些主成分简化数据分析。使用PCA的关键在于找到适当数量的主成分，使得在降低维度的同时最大程度保留原始数据的信息。本文为PCA的实践应用提供了详细的示例，适合初学者学习和理解PCA在数据科学中的应用。

2024-10-05

从药品销售与疗效数据分析例子学会R语言中的ggplot2绘图技巧

在当今医疗行业，数据驱动的决策已成为行业标准。无论是药品销售趋势分析，还是疗效评估，通过数据洞察推动业务增长和优化临床结果已成为关键。而作为数据科学家或业务分析师，掌握如何高效可视化数据，尤为重要。在文档中，我们将通过一个模拟的药品数据分析示例，帮助您深入学习如何使用R语言及其强大的绘图包ggplot2，将复杂的药品销售、疗效数据进行可视化展示。

2024-09-16

用R进行复杂用户行为数据分析：深入理解用户行为、转化率与交互模式

本代码展示了如何通过R语言对复杂的用户行为数据进行深度挖掘与分析，并结合数据可视化的方式提供了一个完整的分析流程。通过这种深入的用户行为分析，企业不仅可以掌握用户的使用习惯，还能更好地预测未来的趋势，从而在竞争中取得优势。

2024-09-15

使用R语言igraph和ggraph包绘制基因相互作用网络图

在生物信息学中，基因相互作用网络图是理解基因功能及其相互关系的重要工具。本文展示了如何使用R语言中的igraph和ggraph包来绘制和可视化基因相互作用网络图。igraph包提供了强大的图形处理功能，能够创建和操作复杂的网络结构，而ggraph包则提供了更加美观和灵活的图形布局和可视化选项。在我们的示例中，我们使用了igraph来构建一个基因相互作用的无向图，并通过设置顶点颜色、大小和标签等属性，创建了基础的网络图。随后，使用ggraph进行高级可视化，选择了Fruchterman-Reingold布局，绘制了边的宽度和顶点的颜色，同时添加了标签。ggraph的功能让图形更具美观性和可读性，便于进一步的分析和展示。通过这种方式，我们不仅能够直观地展示基因之间的关系，还能通过不同的可视化特性揭示隐藏的网络模式，为研究人员提供了有价值的工具来进行基因相互作用的深入分析。

2024-09-07

使用Shiny构建带有蓝色背景的双人五子棋游戏

该代码利用R语言和Shiny框架创建了一个交互式双人五子棋游戏。游戏界面包含一个15x15的棋盘，背景颜色设置为浅蓝色，增加了视觉吸引力。玩家可以轮流点击棋盘进行对战，黑子代表玩家1，白子代表玩家2。通过捕获用户点击事件，代码将玩家的落子位置在棋盘上呈现出来，并实时检测游戏胜负情况。当任意方向的五颗棋子连成一线时，游戏结束，胜利者会被宣布。游戏还包括一个“重置游戏”按钮，允许玩家重新开始。棋盘绘制使用plot函数，棋子通过不同颜色和形状标识。游戏逻辑包括切换玩家和检查连线获胜，简单直观，非常适合用于学习Shiny应用的基本结构和交互式游戏开发。

2024-09-06

R语言与Shiny的双人飞行棋小游戏代码：回合制胜负与实时状态显示

该R语言与Shiny应用代码实现了一个简单的双人飞行棋小游戏。游戏设计为回合制，两个玩家轮流点击“掷骰子”按钮，生成1到6的随机数，并根据骰子点数在棋盘上前进。棋盘共20格，玩家的初始位置从第1格开始，最终目标是达到第20格。每轮掷骰子后，系统会自动切换到另一名玩家，直至其中一位玩家到达终点。游戏设有“重置”按钮，允许玩家重新开始对局。在游戏过程中，应用界面会实时显示当前回合玩家、骰子点数、双方玩家的当前位置以及游戏状态。当一名玩家获胜时，游戏自动结束并显示获胜者。棋盘的图形输出使用了基本的plot函数，将玩家位置用不同颜色的圆点表示，玩家1为红色，玩家2为蓝色。此Shiny应用适合作为简单的游戏项目或学习R语言和Shiny的互动项目。

2024-09-06

使用R语言和recommenderlab包实现基于物品的协同过滤推荐系统及内容属性综合评分

在本项目中，我们使用R语言结合recommenderlab包构建了一个基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering, IBCF）推荐系统，针对1000个用户和1000个内容生成推荐。为了更好地分析内容，项目还随机生成了包括点赞、关注、完成率、点击率等在内的多个内容属性。我们创建了一个简单的加权评分模型，结合这些属性，计算每个内容的综合得分。通过ggplot2可视化工具，绘制了用户-内容交互的热力图和内容的综合评分条形图。该项目的特点是结合了用户评分数据和内容属性，提供了更丰富的推荐依据，同时展示了数据可视化的重要性。IBCF算法的应用使得推荐内容基于物品之间的相似性，更适合内容量较大、用户偏好复杂的场景。

2024-09-05

使用R语言和recommenderlab包构建基于用户协同过滤的自媒体内容推荐系统，结合多属性分析

在代码中，我们使用R语言和recommenderlab包构建了一个基于用户协同过滤的推荐系统，旨在为自媒体平台上的用户推荐内容。此系统通过分析用户对不同内容的评分数据，结合内容的多维度属性（包括点赞数、完成率、点击率等），生成更精准的推荐结果。通过引入诸如点赞、关注、完成率、点击率等10个属性，我们为每个内容创建了一个综合评分模型，进一步提升了推荐的准确性和个性化。使用了基于用户的协同过滤算法（UBCF），它通过分析用户与其他相似用户的兴趣重叠，预测用户可能喜欢的内容。整个流程包括数据的生成与准备、推荐模型的训练、内容的多维属性分析，以及数据的可视化呈现。我们使用ggplot2绘制了用户-内容的交互热力图以及内容的综合评分图，为用户推荐的效果提供了清晰的直观展示。此系统可以轻松扩展，应用于大规模数据集和复杂场景中，使其在自媒体推荐、用户个性化推荐等领域具有广泛的应用前景。

2024-09-05

使用R语言和glmnet包构建血糖预测模型

本代码展示了如何使用R语言及glmnet包构建血糖预测模型。我们首先生成了一个包含1000条记录的模拟数据集，包括年龄、体重、血压和血糖水平等特征，并将血糖水平分为“Normal”（正常）和“High”（高）。接着，我们对数据进行预处理，包括处理缺失值和将目标变量转换为因子。数据集被划分为训练集和测试集，并使用glmnet包构建逻辑回归模型。glmnet包提供了Lasso回归（L1正则化）和Ridge回归（L2正则化）功能，我们选择了Lasso回归进行特征选择和模型训练。训练后，我们在测试集上评估模型性能，计算混淆矩阵，并使用glmnet的coef函数查看重要特征。最后，将训练好的模型保存为RData文件，以便于后续使用和分析。

2024-09-04

使用R语言和xgboost包构建血糖预测模型

本代码演示了如何使用R语言及xgboost包构建血糖预测模型。我们首先生成了一个包含1000条记录的模拟数据集，数据包括年龄、体重、血压和血糖水平等特征，并将血糖水平分为“Normal”（正常）和“High”（高）。接下来，对数据进行预处理，处理缺失值并将目标变量转换为因子。数据集被分为训练集和测试集，并使用xgboost包构建模型。我们设置了模型参数，如树的最大深度和学习率，以优化模型性能。模型训练后，我们在测试集上进行评估，计算混淆矩阵来衡量预测准确性。同时，使用xgboost的xgb.importance函数绘制特征重要性图，了解哪些特征对模型预测影响最大。最后，将训练好的模型保存为RData文件，以便于后续使用和分析。

2024-09-04

使用R语言和randomForest包构建血糖预测模型

本代码演示了如何使用R语言及randomForest包构建血糖预测模型。首先，生成了一个包含1000条记录的模拟数据集，包括年龄、体重、血压和血糖水平等特征。通过rnorm函数创建数据，并将血糖水平分为“Normal”和“High”。接着，对数据进行预处理，处理缺失值并将目标变量转换为因子。将数据集划分为训练集和测试集，并使用randomForest构建模型，设置了500棵树（ntree参数）和每次分裂时考虑的变量数为3（mtry参数）。模型训练后，在测试集上评估其性能，计算混淆矩阵以了解预测准确性。同时，通过ggplot2绘制实际值与预测值的比较图，并使用varImpPlot展示特征重要性。最后，将模型保存为RData文件，便于后续使用。

2024-09-04

使用R语言实现CLARA算法对鸢尾花数据集进行大规模聚类分析

CLARA（Clustering Large Applications）是一个高效的聚类算法，专为处理大规模数据集而设计。它基于PAM（Partitioning Around Medoids）算法，通过抽样方法提高了计算效率，使得在数据量巨大的情况下也能快速进行聚类分析。本示例展示了如何使用R语言中的CLARA算法对标准化的鸢尾花数据集（Iris dataset）进行聚类分析。 CLARA算法的核心在于其对数据集的抽样策略。不同于传统的PAM算法，CLARA通过对原始数据集进行多次随机抽样来生成多个子集，并在这些子集上运行PAM算法来识别簇的中心。这样做的好处是显著减少了计算量，特别适合处理大规模数据集。在实际操作中，CLARA算法会运行多次抽样，每次抽样中，算法会选择一个样本子集进行聚类，并通过多次计算确定最终的簇中心。在这个示例中，我们使用R语言的cluster包中的clara函数对标准化的鸢尾花数据进行聚类分析。选择了3个簇作为预期的簇数，因为鸢尾花数据集的实际品种数量为3。CLARA的抽样次数设置为50次，这样可以在大多数情况下提供可靠的聚类结果。......

2024-09-03

使用R语言的SOM算法对鸢尾花数据集进行自组织映射分析

在数据科学中，Self-Organizing Maps (SOM) 是一种无监督学习算法，通过自组织神经网络对数据进行聚类和降维。这种算法特别适合处理高维数据，能够将复杂的数据结构映射到低维空间，以便更容易地进行分析和可视化。首先，我们加载kohonen包，这是R语言中实现SOM算法的主要工具。如果系统中尚未安装该包，我们需要先进行安装。随后，我们使用鸢尾花数据集，这是一种经典的多特征数据集，其中包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度），以及一个目标变量（花的品种）。为了提高聚类效果，我们首先对这些特征进行标准化处理，将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布。在设置SOM模型时，我们指定了一个5x5的六边形网格。这个网格的选择影响了SOM模型的表现，因为它决定了数据映射的细节。.......

2024-09-03

使用R语言中的Fuzzy C-Means算法对iris数据集进行模糊聚类分析

在这项分析中，我们使用R语言对经典的iris数据集进行了模糊聚类分析，采用了Fuzzy C-Means（FCM）算法。Fuzzy C-Means是一种改进的聚类算法，允许每个数据点以不同的隶属度（概率）属于多个簇，而不仅仅是硬性分配到单个簇。这种方法特别适用于数据点之间界限不清晰的情况，通过计算每个数据点到各个簇中心的距离来确定其隶属度，从而生成更灵活的聚类结果。在该分析中，我们首先从iris数据集中提取了四个数值变量——花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。接着，我们加载了R中的cluster包，并使用其中的fanny函数执行Fuzzy C-Means聚类。我们设定了聚类数为3，这是因为iris数据集中的物种数为3个，虽然我们事先知道这些类别，但我们通过算法进行盲分类，以便验证其效果。 fanny函数的一个重要特点是其模糊指数参数（memb.exp），该参数决定了隶属度的模糊性。设置为较高的数值会使聚类结果更加模糊，即数据点可能较均匀地分布在多个簇中；而较低的数值则使得聚类结果更接近传统的硬聚类。

2024-09-03

在R中用谱聚类算法，基于图论的高效数据分组与分析

谱聚类（Spectral Clustering）是一种基于图论的先进聚类方法，它通过构造数据的相似度矩阵并进行谱分解，来实现数据的分组。与传统的聚类算法（如K-means）不同，谱聚类不依赖于数据的几何形状或线性可分性，因此在处理具有复杂结构的数据时尤其有效。谱聚类主要用于发现数据中的复杂模式，特别适合于那些簇的形状不规则或边界模糊的数据集。算法原理：谱聚类的核心思想是利用图论中的谱分解技术来进行数据的聚类。其基本步骤包括：构建相似度矩阵：首先计算数据点之间的相似度，常用的方法包括RBF核（径向基函数）等。相似度矩阵反映了数据点间的距离或相似度。计算拉普拉斯矩阵：通过相似度矩阵构造图的拉普拉斯矩阵。拉普拉斯矩阵是一个重要的图论概念，用于捕捉图的结构信息。谱分解：对拉普拉斯矩阵进行谱分解，得到其特征值和特征向量。选择前k个特征向量，形成新的特征空间。应用K-means：在新的特征空间中使用K-means或其他聚类方法进行最终的分组。优势：谱聚类的主要优势在于其能够处理具有复杂结构的数据。

2024-09-03

在R中使用PCA降维与K-means聚类结合的算法，高效的数据分类与可视化

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）结合K-means聚类是一种强大的数据分析技术组合，广泛应用于数据降维和聚类任务。PCA用于降维，K-means则用于对降维后的数据进行聚类，从而实现高效的数据分类和可视化。 PCA的作用： PCA是一种统计技术，用于将高维数据转换为较低维的数据，同时保留数据的主要信息。通过计算数据的主成分，PCA能够将数据的维度减少到几个主成分，这些主成分解释了数据的最大方差。降维不仅能简化数据处理的复杂性，还能提高计算效率，尤其是在数据维度非常高时。PCA特别适合于特征选择和数据预处理阶段，能够帮助去除冗余的特征和噪声。 K-means的应用：在进行PCA降维后，我们可以将降维后的数据应用于K-means聚类算法。K-means是一种常用的聚类算法，通过将数据点分配到K个聚类中心来实现数据分组。该算法通过迭代优化聚类中心的位置，使得每个数据点到其所属聚类中心的距离最小。K-means算法的优势在于其简单性和高效性，但它对初始聚类中心的选择敏感，并且需要预先指定聚类数量K。

2024-09-03

在R中使用高斯混合模型，多分布下的概率聚类与模型评估

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率论的高级聚类算法，广泛应用于数据科学和机器学习领域。与传统的K-means聚类不同，GMM假设数据点是由多个高斯分布（正态分布）组成的混合模型生成的。这意味着每个数据点属于某个特定的高斯分布，但并不限定于某一个聚类，这使得GMM能够处理更复杂的数据分布情况。 GMM通过期望最大化（EM）算法进行参数估计。EM算法是一种迭代方法，它通过最大化似然函数来估计每个高斯分布的参数，包括均值、协方差矩阵和权重。与K-means的硬聚类不同，GMM提供的是软聚类，这意味着每个数据点属于不同聚类的概率可以计算出来，这种方法更加灵活和精确。 GMM的一个显著优势是它能自动确定最佳的聚类数量。通过使用贝叶斯信息准则（BIC）或赤池信息准则（AIC），GMM可以评估不同模型的优劣，选择最适合数据的模型。这种自动化的模型选择能力使GMM在处理真实世界数据时表现出色，特别是在数据分布复杂且难以预定义聚类数量的情况下。此外，GMM还可以处理数据的异方差性（即不同聚类的方差不同）和共线性（即多个变量之间存在强烈的相关性），

2024-09-03

在R中使用DBSCAN，一种密度驱动的高级聚类算法，识别噪声与复杂形状

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，特别适合于处理含有噪声和具有不规则形状的数据集。传统的聚类方法，如K-means和层次聚类，通常要求用户预先指定聚类的数量，并且对簇的形状有一定的假设。然而，DBSCAN通过直接定义数据点的密度分布，实现了对复杂数据结构的自动化分类，不需要预设聚类数量，并且能够有效处理噪声点。 DBSCAN的核心思想是基于密度的区域来定义聚类。算法通过两个主要参数来确定密度：eps（邻域半径）和minPts（最小邻居数量）。当一个数据点的邻域内存在至少minPts个点时，该点被认为是一个核心点，进而形成一个聚类。所有邻域内的点会被包含在聚类中，直到所有点都被遍历完毕。DBSCAN的优势在于它能够识别并处理异常点（噪声点），这些点不属于任何聚类，被标记为-1，有效减少了聚类结果的偏差。相比于其他聚类算法，DBSCAN具有几个显著的优点。首先，它不需要用户预先指定聚类的数量，避免了可能的主观性和误判。其次，它能够有效处理具有不同密度的聚类，并

2024-09-03

在R中使用层次聚类算法，探索数据层次关系的高级聚类方法

层次聚类算法（Hierarchical Clustering）是一种先进的聚类方法，通过构建层次结构将数据样本按照相似度进行分组。与常见的K-means聚类不同，层次聚类不需要预先指定聚类数量，而是通过计算样本之间的距离，逐步将最相似的样本或样本组合并，形成一个树状图（dendrogram）。这个树状图展示了数据样本从个体到群体的层次关系，使得数据分析更加直观。层次聚类的过程包括两种主要方法：自底向上（agglomerative）和自顶向下（divisive）。自底向上方法从每个样本开始，逐步合并最近邻的样本或聚类，直到所有样本形成一个大聚类；而自顶向下方法则相反，从整体开始逐步拆分，直至每个样本成为独立的聚类。常用的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等，而合并策略则包括单链法、完全链法和平均链法。层次聚类的最大优势在于它的可解释性和灵活性。通过树状图，分析人员可以直观地看到聚类过程中的合并顺序和相似度水平，进而理解数据中的层次结构。此外，层次聚类适用于各种类型的数据，尤其是无法预先确定聚类数量的情况。

2024-09-03

理解K-means聚类算法：基于R语言对iris数据集的详细实现与分析，R代码

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据分为不同的簇或组，使得每个簇内的数据点之间的相似性最大化，而簇与簇之间的差异性则最小化。本文将通过R语言中的kmeans()函数，结合经典的iris数据集，详细讲解K-means聚类算法的应用过程，并对其输出结果进行可视化与分析。在本文的代码示例中，我们首先对iris数据集进行预处理，只保留数值型数据。通过设定随机种子，我们确保了每次运行K-means算法时结果的一致性。接着，我们利用kmeans()函数对数据进行聚类操作，设定了聚类中心数、最大迭代次数以及多次运行以获得最优结果等参数。这些参数的选择和设置对于聚类结果的准确性至关重要。之后，我们将聚类结果与原始物种分类进行对比，评估K-means算法的效果。为更直观地展示聚类结果，本文还利用了R中的ggplot2包，通过散点图形式对聚类结果进行了可视化。通过本文，读者不仅可以掌握K-means聚类算法的基本概念和实现步骤，还能理解如何通过调整算法参数来优化聚类效果。

2024-09-01

模拟家庭收入、区域、年龄、血压及多属性的大规模数据集生成的R代码和一份10000人数据集，可以用于学习机器学习

本R代码示例展示了如何生成一个包含一万条记录的模拟数据集，该数据集包括多种社会经济和健康相关的属性。此数据集的生成旨在为研究人员、数据科学家和学生提供一个多属性的数据样本，以用于统计分析、机器学习建模或其他数据科学任务。在此代码中，我们通过设置随机种子(set.seed)来确保生成的数据是可重复的。样本数量(n)被设定为10000，生成的数据集包含以下属性： Income（家庭收入）：家庭收入随机分布在3万到15万美元之间，模拟不同收入水平的家庭。 Region（区域）：包含四个区域（东部、西部、南部、北部），用于表示家庭所处的地理位置。 Age（年龄）：年龄范围设置在18到80岁之间，模拟成年人口的年龄分布。 Systolic_BP（收缩压）和Diastolic_BP（舒张压）：这两个属性模拟个人的血压水平，范围分别为90到180 mmHg和60到120 mmHg，常用于心血管健康分析。 Gender（性别）：模拟人口中的性别分布，仅包含“Male”（男性）和“Female”（女性）两个类别。 ....... 自行查看代码

2024-09-01

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人