daitulin的博客

本文介绍了R语言DDoutlier包中的LOF和COF离群点检测算法。LOF算法通过计算样本局部密度来评估离群值可能性，得分大于3视为异常点。实验使用鸢尾花数据集降维后的二维数据，展示了不同近邻数k值对检测结果的影响。COF算法与LOF类似，同样给出异常值可能性得分。文章通过可视化直观展示了两种算法的检测效果，并指出阈值设定具有主观性。

摘要：本文分享了R语言数据分析与可视化的10个核心知识点，包括基础操作、数据导入/处理（Tidyr、dplyr）、文本处理（正则表达式、stringr）、图形绘制（par()、ggplot2）以及深度学习框架Keras的应用，最后介绍了RMarkdown文档编写技巧。内容涵盖R语言从数据处理到建模分析的全流程，适合数据分析师快速掌握R语言核心技能。

ggplot2包可以实现将地理信息数据进行可视化，而ggmap包是基于ggplot2可视化地图的拓展包，其绘图方法与ggplot2类似。ggmap包还可以绘制可以交互的地图，但需要google账户实时获取地图数据，所以下面只介绍该包绘制静态地图的功能。

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《R语言实战——数据整理、可视化、建模与挖掘》结合作者多年的科研与教学经验，将数据科学基础理论与其应用相结合，内容编排由点到面、由易到难，并通过实际操作演示讲授理论知识，以帮助读者快速掌握利用R语言进行数据分析和数据挖掘的技能。

本文章将会介绍如何使用R语言中的ggplot2包使用条形图进行数据可视化。将会使用一个“生产企业原材料的订购与运输”的订单数据，该数据来自2021数学建模国赛C题。

R语言统计分析与机器学习的内容均参考自书籍《R语言统计分析与机器学习》——薛震，孙玉林，著。学习更多的关于R语言机器学习的内容。书籍QQ交流群（617493715）

内容参考自书籍《R语言数据可视化实战微视频全解版 大数据专业图表从入门到精通》——孙玉林，薛震编著。

R之所以功能强大，是因为它具有功能丰富的扩展包。例如基于 ggplot2包 及其拓展包的数据可视化。基于 tidyverse系列包 进行数据整理、清洗与探索。基于 tidymodels系列包 进行数据分析、统计分析、机器学习等算法的应用等。

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本书在讲解数据分析时，主要基于tidyverse系列包进行数据整理、 操作与可视化，基于tidymodels系列包进行数据分析、统计分析、机器学习等算法的应用，其它的R包用于数据分析的辅助。

本文中的内容来自书籍《R语言数据可视化实战 （微视频全解版） ——大数据图表从入门到精通》。书中有更多的R语言数据可视化分析使用案例，可学习更多的关于R语言数据可视化的内容。数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，它旨在借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，是科学可视化与信息可视化的统一。当前，数据可视化在教学、科学研究等方面极为活跃，已成为人工智能和大数据分析的基础内容之一。R语言（简称R）是一款开源的数据分析和可视化软件，主要用于统计分析、图形绘制、数目录1: R基础可视化包g