R语言取子集

Cnbolg Crawl a). 加载用到的R包 ##library packages needed in this case library(proto) library(gsubfn) ## Warning in doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler): 无法载入共享目标对象‘/Library/Frameworks/R.framework/Resources/modules//R_X11.so’:: ## dlopen(/Libr

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

本文介绍的是关联规则,分为两部分:第一部分是---不考虑用户购买的items之间严格的时序关系,每个用户有一个“购物篮”,查找其中的关联规则.第二部分--- 考虑items之间的严格的时序关系来分析用户道具购买路径以及关联规则挖掘.此文为第一部分的讲解.(本文所需的代码和数据集可以在这里下载.) 关联规则最常听说的例子是“啤酒与尿布”:购买啤酒的用户通常也会购买尿布.在日常浏览电商网站时也会出现“购买该商品的用户还会购买….”等提示,这其中应用的就是关联规则的算法. 本文重点讲解的是关联规则的R

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe

R语言数据挖掘实战系列(5)--挖掘建模 一.分类与预测 分类和预测是预测问题的两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值. 1.实现过程 (1)分类 分类是构造一个分类模型,输入样本的属性值,输出对应的类别,将每个样本映射到预先定义好的类别.分类模型建立在已有类标记的数据集上,模型在已有样本上的准确率可以方便地计算,所以分类属于有监督的学习. (2)预测 预测是建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型,然后进行预测或控制.

下载地址:网盘下载 基本介绍 编辑 原作名: R in Action[2] 作者: Robert I. Kabacoff 译者: 高涛 / 肖楠 / 陈钢 出版社: 人民邮电出版社 出版年: 2013-1 页数: 388 定价: 79.00元 装帧: 平装 ISBN: 978-711-529-990-1 内容简介 编辑 数据时代已经到来,但数据分析.数据挖掘人才却十分短缺.由于"大数据"对每个领域的决定性影响,相对于经验和直觉,在商业.经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学

R语言 1997年成为GNU项目 开源免费 R官方网址 www.r-project.org R是数据分析领域的语言小巧灵活,通过扩展包来增强功能绘图功能代码简单 开发环境R + RStudio 1.数据类型character 字符numeric 数值型,实数或小数integer 整型complex 复数型logical 逻辑型 类似于boollean 2.数据结构Vector 向量Factor 因子Array 数组Matrix 矩阵Data Frame 数据框List 列表 一维:向量.因子 向

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

參考:W.N. Venables, D.M. Smith and the R DCT: Introduction to R -- Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics,2003. http://bayes.math.montana.edu/Rweb/Rnotes/R.html 前言:关于R 在R的官方教程里是这么给R下注解的:一个数据分析和图形显示的程序设计环境(A system for data