zpp15603669517的博客

R语言 数据预处理方法和步骤

背景简介中国是世界上糖尿病患者最多的国家，病人达到1.1亿，每年有130万人死于糖尿病及其相关疾病。每年用于糖尿病的医疗费用占中国公共医疗卫生支出的比例超过13%，超过3000亿元。本次大赛旨在通过糖尿病人的临床数据和体检指标来预测人群的糖尿病程度，以血糖浓度为指标。参赛选手需要设计高精度，高效，且解释性强的算法来挑战糖尿病精准预测这一科学难题。数据简介大赛初赛数据共包含两个文件，训练...

一、时间转化# 生成一个数据表null <- data.frame(x =1:10)# 获取当前时间和日期today <- Sys.time() today1 <- Sys.time() today_date <- Sys.Date()# 将其他格式转化为日期today_1 <- "201806-06"# 任意形状转变为日期null$date ...

# 建立路径setwd("F:\\8#机器学习\\第二步\\第一版1.0\\")# 读取数据set.seed(126)user <- read.csv("完整版1.0_进模型_30.csv",stringsAsFactors = F)# 查看数据View(user[1:10,])table(user$index_1)summary(user)str(user)# 查看变量类型sapply(u...

一、分析单变量常用的函数用R 自带的数据BJsales#基本数据查看#均值View(BJsales)mean(BJsales)mean(BJsales,trim = 0.1)#中位数median(BJsales)#分位数quantile(BJsales)quantile(BJsales,c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9))#分布图pa......

#因子分析options(digits=2)covariances <- ability.cov$cov#将协方差矩阵转化为相关系数矩阵correlations <- cov2cor(covariances)#第一步：判断需提取的公共因子数library(psych)covariances <- ability.cov$covcorrelations <- ...

1.R中的主成分和因子分析R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp（）和factanal（）psych包中有用的因子分析函数函数描述　principal（）含多种可选的方差放置方法的主成分分析fa（）可用主轴、最小残差、加权最小平方或最大似然法估计的因子分析fa.parallel（）含平等分析的碎石图factor.plot（）绘制因子分析或主成分分析的结果fa.diag...

一、线性回归#线性回归#1、标准化scale()SL.SC <- scale(iris[1])SW.SC <- scale(iris[2])PL.SC <- scale(iris[3])PW.SC <- scale(iris[4])#2、查看range()#3、线性回归lm <- lm(Y~X1+X2+X3)summary(lm)LM.SC &...