R笔记

最新推荐文章于 2024-08-13 08:26:37 发布
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分类专栏： 机器学习算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/foolsnowman/article/details/51167065
本文介绍了R语言的基础概念，包括其主要对象（如向量、矩阵、列表和数据框）及常用函数（如数学函数、统计函数等）。此外还提到了如何通过工具包进行数据重塑。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

R是用于统计计算和绘图函数语言。R语言主要包括两个概念：对象和函数。

基本对象

所有对象都有模式（mode）和长度属性向量，分别指示对象中元素的类型和元素的个数。

向量

矩阵和数组

矩阵是二维数组

列表

列表是以其他对象为成分的有序的集合。列表中的成分和向量中的元素不同之处在于：成分不一定是同一种类型，而且成分总是编号的并且有一个名称属性。
可以通过unlist（）将列表转换为向量。

数据框

常用函数

分为数值处理函数和字符处理函数。
数值处理函数：数学函数（如abs(x)）、统计函数（如mean(x)）、概率函数（如dnom()）
字符处理函数：如substr()
其他：seq()

getwd（）#查看当前工作目录
setwd("D:\\path\\to\\Rwork")#设置工作目录

工具包

数据重塑reshape

参考文献

1.数据挖掘与R语言

R语言 基础笔记
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09-12 672
今天不知道要写什么。把之前的笔记复制一下。
R语言笔记
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学习R语言已经一个多月了，整理一下自己的笔记，鉴于自己手写的笔记太难看了所以在这写一些方便查看。
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R语言是一门主要用于数据分析的编程语言。在诸多领域都有着广泛的应用，R语言的传统强项是建模与作图，其宗旨是为了帮助科学家解决数据分析的相关问题。这里的R语言入门学习笔记系列，想要为自己梳理R学习道路上重要的知识点，并且希望能够帮助到所有想要系统学习R的初学者们。这个部分是通过学习《R语言入门与实践》这本书所获得的部分心得，想要学习的朋友可以去自行阅读此书。有时你可能会想要重复使用某段代码，可以利用复制粘贴进行修改重复使用。
R语言学习笔记1
qq_58132438的博客
12-06 720
链接：https://pan.baidu.com/s/1FDANXVaLr5trpKkOQT7SNA?安装程序也很简单，跟着一步步走就行了。--来自百度网盘超级会员V4的分享。一直下一步，最后安装完成就可以用了。2. 4.3.2软件包分享。4. Rstudio下载。
r语言笔记7.10
m0_70422420的博客
07-16 301
Simpson多样性和Shannon多样性概念厘清：（感觉标题有点问题）这个包教我怎么用（莫名其妙就好了，说明每次跑代码要先拿示例试一下行不行）⬆️本来想放在最后的附录代码，太丢脸了，干脆不放了，丢在这里纪念一下。
为何你需要建立一个既能快速记录又易于回顾的R语言笔记系统？
DAT｜R科学与人工智能
08-13 734
高效的笔记记录和整理方法就像一张珍贵的航海图，能够帮助我们在浩瀚的知识中找到方向。编程作为一门逻辑性极强的学科，涉及到大量的概念、语法、函数、库以及各种编程技巧。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都难以避免面对知识的积累和整理问题。而这一切，都离不开一套高效的笔记系统。
R 笔记
qq_45841239的博客
09-07 283
文章目录数据类型变量运算符决策R包循环 数据类型 矢量 列表 矩阵 数组 因子 数据帧 向量vectors (即坐标运算) vectors = c(1,5,7,8,9,5) print(vectors) print(class(vectors))#character list列表 一个r对象，在列表中啥都能放，包括函数，整型，向量等 list1 <-list(c(2,5,30),9,5,sin)#向量，整型，函数sin print(list1) //输出 [[1]] [1] 2 5 3
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提升算法(Boosting)是迭代算法，它每次使用一个弱学习器弥补前一个弱学习器的“不足”，通过这样的串行增加N个弱学习器来构造一个使损失函数最小的强学习器，通过这样的迭代过程来逐步收敛到相对完善的强学习器。从优化的角度分析，与一般的在参数空间搜索最优解的学习算法（如神经网络）不同，Boosting是在学习器空间，或说函数空间（Function space），不断完善学习器，使误差函数最小。与Bag
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信息论基础熵 设随机变量取有限个值，其概率分布为P(X=xi)=pi,i=1,2,...,nP(X=x_i)=p_i , i=1,2,...,n则随机变量XX的熵的定义为H(X)=−∑i=1npilogpiH(X)=-\sum_{i=1}^np_i\log p_i对数以22或ee为底时，熵的单位分别为比特(bit)或纳特(nat).由定义可知熵与X的取值无关，而与X的分布有关，所以熵记作H(p)H
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1 相关概念 随机过程 马尔科夫随机过程 随机场 马尔科夫随机场联合概率分布P(Y)P(Y)P(Y)可用无向图G(V,E)G(V,E)G(V,E)表示，在图GGG中，节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖。如果该联合分布满足成对、局部、全局马尔科夫性，那么该联合分布称为概率无向图模型，或马尔科夫随机场（Markov radom field）. 图中节点之间的连接无方向限制，即没有强因果联系...
R语言笔记 ggplot2
最新发布
01-04
### R语言 ggplot2 教程 笔记 #### 使用 `ggplot` 创建基础图形 创建一个基本的 `ggplot` 图形涉及指定数据源以及美学映射。例如，在钻石数据集中，可以基于克拉重量 (`carat`) 和价格 (`price`) 绘制散点图，并按切割质量 (`cut`) 上色： ```r library(ggplot2) gg <- ggplot(diamonds, aes(x = carat, y = price, color = cut)) + geom_point() + labs(title = "Scatterplot", x = "Carat", y = "Price") print(gg) ``` 此代码片段展示了如何通过设置坐标轴标签和图表标题来增强可视化效果[^1]。 #### 利用 `geom_point()` 函数绘制散点图 为了更具体地说明散点图的功能，下面的例子使用了汽车燃油效率的数据集 (`mpg`) 来比较城市里程 (`cty`) 和高速公路里程 (`hwy`) 的关系： ```r ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = cty, y = hwy)) + geom_point() ``` 这段脚本利用 `geom_point()` 函数实现了两个连续变量之间的简单关联分析[^2]。 #### 应用 `geom_line()` 进行折线图绘制 当处理时间序列或其他有序数值时，可以选择 `geom_line()` 方法连接各个观测点形成趋势线。这里给出了一种方式用来表示中国历年某项指标的变化情况： ```r ggplot(a, aes(x = year, y = CHN)) + geom_line() ``` 上述命令中的 `a` 是指代含有年份与对应值的数据框名称；而 `x=` 和 `y=` 参数则分别定义横纵坐标的取值依据[^3]。 #### 结合 `facet_wrap()` 实现分面布局 对于多类别的数据分析而言，`facet_wrap()` 提供了一个便捷途径——即按照某个因子分割视窗并独立呈现各子组内的分布特征。如下所示为一种典型的应用场景： ```r ggplot(data, aes(x = x_variable, y = y_variable)) + geom_point() + facet_wrap(~ facet_variable, nrow = number_of_rows, ncol = number_of_columns) ``` 这里的 `data`, `x_variable`, `y_variable`, 及 `facet_variable` 需要替换为实际使用的数据对象及其属性列名；同时还可以自定义行列数目以优化显示格式[^5]。
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