- R中大数据量数据框的合并慎重使用rbind
最近在用R处理百万级的数据，程序本身是线性扫描，可是随着数据量的增加，运行时间却不是线性增加，一度几天都运行不完。 怀疑是其中rbind函数造成的，查询到这篇文章，也说了这个问题 ... “ ...
- R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理
笔者寄语：本文是《R语言数据分析与挖掘实战》 异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。 其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值） 异常值处理方法主要有：...
- R语言：cbind()和rbind()
可以利用函数cbind() 和rbind() 把向量和矩阵拼成一个新的矩阵。概略地说，cbind() 把矩阵横向合并成一个大矩阵（列方式），而rbind()是纵向合并（行方式）。 cbind： 根据列进行合并，即叠加所有列，m列的矩阵与n...
- R语言解决数据不平衡问题
R语言解决数据不平衡问题 一、项目环境 开发工具：RStudio R：3.5.2 相关包：dplyr、ROSE、DMwR 二、什么是数据不平衡？为什么要处理数据不平衡？ 首先我们要知道的第一个问题就是“什么是数据不平衡”，从字面...
- R语言︱处理缺失数据&&异常值检验、离群点分析、异常值处理
在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据 ...
- R语言学习之函数
R语言学习之函数 一、R函数 输入数据类型： 向量：sum,mean,sd,range,median,sort,order 矩阵或数据框：cbind,rbind 数字矩阵：heatmap R语言中常用lm()函数用于回归分析 > state <- as.data.frame(state.x77...
- R语言的apply族函数
R语言的apply族函数 R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已...
- R语言中apply函数族的介绍
详细内容可以参考： http://blog.fens.me/r-apply/
- 掌握R语言中的apply函数族
R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育...
- 没有melt这个函数_R的melt和dcast，兼论宽数据和长数据
而R语言作为处理数据的好手，提供了非常多工具来处理这两种数据，以及二者间的转换工具。接下来首先介绍这两种数据，然后分析二者的优缺点，接着讨论R里面的转换工具melt和dcast函数，最后再对处理方法做一些讨论。...
- [R语言] 基于R语言实现树形图的绘制
之所以还用R语言实现树形图的绘制，主要原因在于R语言所实现的树形图比python实现的更加多样。R语言树形图提供以下两种类型： 分层树形图：类似CEO管理团队领导管理员工等等。 聚类树形图：聚类将一组个体按相似性...
- Julia语言与其他语言的异同
在编写Julia代码的过程中，会发现与其他语言有不少相似之处，例如Matlab、R或Python，但也有着明显的不同。通过与其他语言的对比，我们可以更加深入地理解Julia，也能够在熟悉其他语言的基础上，更快地学习Julia语言...
- R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的...
- Cox模型中的时间依存协变量和时间依存系数（R语言）第一部分
简介 本文包含3个不同但是相关的概念： 时间依存协变量，以及一些常见错误； 制作时间依存协变量的工具，更确切的说是如何编码相关数据集；...One of the strengths of the Cox model is its ability to encompass...
- R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型
什么是MCMC，什么时候使用它？ MCMC只是一个从分布抽样的算法。 这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种使用“马尔可夫链”（我们将在后面讨论）的“蒙特卡罗”（即随机）方法...
- R语言中apply函数
原因在于R的循环操作for和while，都是基于R语言本身来实现的，而向量操作是基于底层的C语言函数实现的，从性能上来看，就会有比较明显的差距了。那么如何使用C的函数来实现向量计算呢，就是要用到apply的家族函数，...
- 掌握R语言中的apply函数族（转）
转自：...原因在于R的循环操作for和while，都是基于R语言本身来实现的，而向量操作是基于底层的C语言函数实现的，从性能上来看，就会有比较明显的差距了。那么如何使用C的函数来实现向量计算呢，就是...
- 机器学习——垃圾邮件过滤（R语言）
以下是根据《机器学习：实用案例解析》一书中的案列写的，感觉结果并没有达到预期的状态，欢迎大家指出我其中理解错的地方，哈哈哈。 原始数据：SpamAssassin语料库，http://spamassain.apache.org/publiccorpus/...
- 面向金融的R语言——Lecture6
文章目录面向金融的R语言——Lecture6矩阵的创建、性质及运算构造矩阵的三种方法hibert矩阵example:对矩阵元素的访问example:特征值及特征向量example:SVD矩阵分解QR矩阵分解example其它矩阵操作example 矩阵的创建...
- Recommenderlab包实现电影评分预测(R语言)
来源：http://cos.name/cn/topic/150937 1 获取电影数据 电影数据来源于http://grouplens.org/datasets/movielens/ 网站，本文分析的数据是... ...设置好工程路径后，可用读入数据，注意数据的格式，第一列是us
- 《R语言实战》第7章
# 第七章 基本统计分析 # 本章内容 # 描述性统计分析 # 频数表和列联表 # 相关系数和协方差 # t检验 # 非参数统计 # 7.1 描述性统计分析 # 本节中，我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法...
- R语言基础指令和并行算法初识(上篇)
一.R语言背景介绍 二. R语言基础指令 三. R语言并行算法 四. 计划打算一.R语言背景介绍 1.2、起源：R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT...
- 《数据科学：R语言实战》一第1章 模式的数据挖掘1.1 聚类分析
本节书摘来自异步社区《数据科学：R语言实战》一书中的第1章，第1.1节，作者 【美】Dan Toomey（丹·图米），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 模式的数据挖掘 数据科学：R语言实战数据...
- 使用R语言分析世界幸福指数
使用R语言分析世界幸福指数 本文中的数据为2019年的世界幸福指数报告，数据来源于kaggle。 数据详情 数据包含9个字段： Rank： 排名 Country or Region： 国家或地区 Score： 得分 GDP per capita： 人均GDP Social...
- 【R语言】基本数据管理（带练习题）
在之前，博主也讲到过R语言的初步认识：https://blog.csdn.net/ly_6699/article/details/88237614 ，感兴趣的伙伴可以点链接查看哦。 本节的内容，我想用一些例题对基本数据管理进行讲解。 4.1 创建数据框 1、将表中...
- R语言学习笔记（三）
11 广义线型模型 数据分析 BY 伦大锤 阅读量 2,204 线性模型可以通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应情况，但在许多情况下，假设因变量为...结果变量可能是计数型的（一周交通事故的数
- R语言-数据整形之apply函数族
R语言中的apply函数族 前言 最初学习R的时候，当成“又一门编程语言”来学习，但是怎么学都觉得别扭。现在我的看法倾向于，R不是一种通用型的编程语言，而是一种统计领域的软件工具。因此，不能用通用型编程的...
- R语言——将循环所得矩阵组成一个矩阵
在矩阵合并中，常见的方法有cbind()和rbind()。其中，前者为按列合并，后者为按行合并。 但是这两个函数有个缺点，就是不能应用到循环之中。例如： A<-matrix(1...
- R语言第一周
哈哈，闲来无事，木木童鞋报名参加了tigerfish老师为期12周的R语言学习的课程，不出意外的话我将在博客里记录这12周的学习过程，希望最后的学习能达到预期的效果。 好了闲话不多说，开始吧： 1、学习r语言的工具：...
- R语言简要入门
R语言笔记:数据分析与绘图的编程环境 版本1.7 R Development Core Team June 10, 2006 Contents 1 绪论与基础 1 1.1 R语言环境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 相关的...