2、R语言在机器学习中的实用指南

R语言在机器学习中的实用指南

1. 数据处理基础

在R语言中，数据处理是机器学习的基础。首先，我们来了解如何处理缺失值。 complete.cases(z) 是一个逻辑向量，它会指示数据中哪些是没有缺失值（NA）的完整案例。而 is.na(z) 则会指出哪些元素是缺失的。这两个函数的参数可以是向量或矩阵。例如：

# 假设z是一个向量或矩阵
complete.cases(z)
is.na(z)

另外，R还提供了 anyNA() 函数，用于检查矩阵或向量中是否有任何元素为NA。我们可以使用方括号 [ ] 来将NA赋值给向量的任何元素，如 dk[3] <- NA 会将向量 dk 的第三个元素赋值为NA。

2. R中的矩阵操作

2.1 矩阵定义

在R中，向量可以使用 c() 符号来定义，例如：

vec = c(1:10)

向量是一维数组，而矩阵是多维数组。我们可以使用 matrix() 函数来定义矩阵，也可以使用 as.matrix() 函数将一组值转换为矩阵。示例如下：

mat = matrix(c(