R语言方法总结要点
R语言总结
Lec00## 八、关于Markdown语言的简洁说明1. 一个#表示一级标题，二个#表示二级标题，依次类推；2. 空一段表示断行，而不是简单的敲一个回车表示断行；3. *斜体* (一对星号)表示斜体，**加粗** (一对双星号)表示加粗；4. Markdown语言兼容Latex语言。
可处理数学公式Lec01## 1 数据的基本形式所有R处理的内容都叫对象(object)。
进行统计分析时，我们的对象自然就是数据(data)。
在R中，数据的基本格式分为以下5种：标量(scalar)，向量(vectors)，矩阵(matrices)，数据框(data frames)，因子(factors)，及列表(lists)。
●所谓**向量**，就是一维的数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组a <- c(1, 2, 3, 4, -2, -5, 6) # 数值型，其中c表示concatenate(连结，串联),c()称为combine function, <-表示赋值a # 显示向量ab <- c("one", "two", "three") # 字符型，需要使用“”c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) # 逻辑型d <- c(1:5) # :表示产生一个系列，元素默认按列填充●矩阵是一个二维数组，但要求其中的每个元素具有相同的模式（同为数值型、字符型或逻辑型）注意：每个元素的数据格式必需相同.y <- matrix(1:20, nrow=4, ncol=5) #定义4行5列y[1,] ; y[,2] ; y[1,2] ; y[1,c(2,3)] ; y[c(2,3),2] # 显示矩阵y内的不同元素#### 定义名为matrix1的2×2矩阵，定义行列名，按行填充cells <- c(1,-2,3,-4) ; rnames <- c("R1", "R2") ; cnames <- c("C1", "C2")matrix1<- matrix(cells, nrow=2, ncol=2, byrow=TRUE,dimnames=list(rnames, cnames))●数组(Array)：三维或高维数据。
r语言数据挖掘算法总结
r语言数据挖掘算法总结R语言是一种常用于数据分析和挖掘的编程语言，拥有丰富的数据挖掘算法库。
下面是对一些常用的R语言数据挖掘算法的总结。
1. 决策树算法：决策树是一种常见的分类和回归算法，其基本思想是通过一系列的判断节点来逐步将数据划分为不同的类别或者进行回归预测。
在R语言中，可以使用rpart包或者party包来构建决策树模型。
2. 贝叶斯网络：贝叶斯网络是一种基于概率和图结构的统计模型，用于描述变量之间的依赖关系。
在R语言中，可以使用bnlearn包或者gRbase包来构建贝叶斯网络模型，进行变量之间的概率推断。
3. 聚类算法：聚类是一种用于发现数据中隐藏模式的无监督学习方法。
R语言提供了多种聚类算法的实现，如k-means算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。
可以使用cluster包或者fpc包来进行聚类分析。
4. 关联规则挖掘：关联规则挖掘用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
在R语言中，可以使用arules包或者arulesViz包来进行关联规则挖掘和可视化。
5.支持向量机：支持向量机是一种常用的分类和回归算法，其通过在特征空间中找到一个最优超平面来进行分类或者回归预测。
在R语言中，可以使用e1071包进行支持向量机建模。
6. 随机森林：随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，其通过构建多个决策树模型，并对其结果进行综合来进行分类或者回归预测。
在R语言中，可以使用randomForest包进行随机森林建模。
7. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元网络的机器学习算法，具有强大的非线性建模能力。
在R语言中，可以使用nnet包或者neuralnet包来构建神经网络模型。
8. 主成分分析：主成分分析是一种常用的降维技术，用于将高维的数据映射到低维的空间中。
在R语言中，可以使用stats包或者FactoMineR包进行主成分分析。
除了上述算法，R语言还提供了许多其他的数据挖掘算法，如朴素贝叶斯分类器、线性回归、逻辑回归、梯度提升树等。
R语言学习总结范文
R语言学习总结范文R语言是一门非常强大和灵活的统计分析语言和编程语言，具有广泛的应用领域。
在过去的一段时间里，我进行了R语言的学习和实践，并通过解决实际问题和使用数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
在学习的过程中，我收获了许多关于R语言的知识和技能，并且还意识到了这门语言在数据处理和统计分析方面的能力。
下面是我对R语言学习的总结。
首先，R语言的学习需要掌握基础的语法和数据结构。
R语言中的基本数据类型包括向量、数组、列表、矩阵和数据框，每种类型都有其特定的操作和函数。
掌握这些基本的数据结构对于进行数据处理和统计分析是非常重要的。
此外，R语言还有丰富的函数库和包，这些库和包提供了许多用于数据处理和分析的函数和算法，能够大大提高工作效率。
学习如何使用这些函数库和包，并且知道如何查找和安装适当的包对于充分利用R语言的功能是至关重要的。
其次，了解数据处理和统计分析的方法和技巧也是非常重要的。
在R语言中，可以使用各种各样的函数和算法来进行数据处理和分析，如数据清洗、变换、聚合和建模等。
学习如何使用这些函数和算法，以及它们在实际应用中的使用场景，可以帮助我更好地理解和分析数据，并从中获取有用的信息和见解。
此外，熟悉数据可视化技术也是非常重要的，通过绘制图表和图形可以更直观和清晰地呈现数据分析的结果，提高沟通和解释的效果。
再者，实践是学习的最有效的方式。
在学习R语言的过程中，我通过解决一些实际问题和使用真实数据进行分析的方式来加深对R语言的理解。
这种实践中的学习可以帮助我将理论知识应用到真实的情况中，并且可以通过面对问题和挑战的方式来加深对R语言的理解和运用能力。
实践中还可以发现和解决问题，提高解决问题的能力和创新思维。
最后，积极参与社区和团队是学习R语言的重要途径。
R语言有着非常庞大和活跃的社区，这个社区中有许多专家和爱好者，可以分享他们的经验和知识，解答和讨论问题。
参与这个社区可以使我获得更多的资源和帮助，了解最新的技术和应用，不断提高自己的知识和技能。
R语言常用语法总结
R语⾔常⽤语法总结## 1. 数据输⼊ ##a$b # 数据框中的变量a = 15 # 赋值a <- 15 # 赋值a = c(1,2,3,4,5) # 数组（向量）b = a[1] # 数组下标，从1开始b = a[1:5] # ⼦数组b = a[-2] # ⼦数组：扣除第2个的⼦数组b = a[c(1,3)] # ⼦数组：访问第1,3个元素b = c(a0,a1,a2) # 连接多个数组a = rep(c(1,2,3,4),each=8) # ⽣成重复数列，⽀持每个重复和整个重复a = seq(from=1,to=4,by=1) # ⽣成等差数列b = cbind(a0,a1,a2,a3) # 按列合并，⽣成⼆维数组b = a[,1] # 取第1列b = a[1:4,1]b = a[,c(1,3,4)]a = vector(length=8) # ⽣成向量a = matrix(1:20, nrow=8,ncol=4) # ⽣成矩阵colnames(a) = c("A","B","C","D") # 列名称。
!! 函数作为左值b = as.matrix(cbind(a1,a2,a3)) # 利⽤cbind直接⽣成矩阵b = data.frame(b1 = a1,b2 = a2) # ⽣成数据框b = list(c(1,2,3),c("a","b","c","d"),matrix(nrow=2,ncol=2)) # ⽣成散列b = a$c == 1 # ⽣成⼀个⽤于筛选的向量 !!较难理解d = a[b,0] # ⽣成符合条件的⼦集d = a[a$c == 1,]b = order(a$c) # ⽣成⼀个⽤于排序的向量 !!较难理解a[b,] # 排序结果b = merge(a1,a2,by = "Sample"，all = "TRUE") # join两个数据框a$fb = factor(a$b) # 因⼦化tapply(X=a$b,INDEX=a$c,FUN=mean) # 对所有⼦集作函数运算sapply(a,FUN=mean) # 对所有列作函数运算，输出向量lapply(a,FUN=mean) # 对所有列作函数运算，输出列表summary(a) # 计算所有列的基本统计信息table(a$b) # 计算列联表table(a$b,a$c)paste("a","b",sep=",") # 连接字符串##2. 载⼊和输出数据 ##b = read.table(file="C:/data.txt",header=TRUE,dec=".") # 读取CSV数据library(RODBC) # 载⼊ODBC⼯具odbcConnect("MyDb.mdb") # 连接ODBC数据库b = sqlFetch(channel,"MyTable") # 取表write.table(a,file="temp.txt",sep=" ",quote = FALSE, append=FALSE,na="NA") # 输出## 3. 绘图 ##plot(x=a$b,y=a$c,xlab="X",ylab="Y",main="Title",xlim=c(0,10),ylim=c(0,100),pch=1,col=2,cex=1.5) # 散点图，参数多⽀持向量lines() # 曲线jpeg(file="any.jpg") # 打开⼀个jpg⽂件dev.off() # 关闭图⽚⽂件## 4. 语法 ##for (i in 1:10) {do sth...} # for循环a = function(a,b="n") { # 构造函数do sht...}## A. 函数 ### 运算 #colSums() # 按列求和max()median() # 中位数min()paste() # 连接字符串rowSums() # 按⾏求和solve() # 矩阵求拟sqrt() #sum() # na.rm=TRUE 忽略NA值t() # 矩阵转置# 数据定义 #attach() # 添加数据框为路径as.matrix() # 作为矩阵as.data.frame() # 作为数据框c() # 连接向量cbind() # 按列连接，⽣成⼆维colnames() # 列名detach() # 去除数据框作为路径dim() # ⾏数、列数factor() # 因⼦化is.matrix() # 是否矩阵is.data.frame() # 是否数据框lapply() # 对所有列作函数运算，输出列表matrix() # ⽣成矩阵names() # 查看list的元素名称nrow() # ⾏数ncol() # 列数order() # 数据框排序rbind() # 按⾏连接rep() # 重复数列。
R语言期末知识点汇总
1、R区分大小写2、函数getwd()来查看当前的工作目录，setwd()设定当前的目录。
使用引号””闭合这些目录名和文件名3、getwd()——显示当前的工作目录 ls()——列出当前工作空间的对象 rm(objectlist)——移除（删除）一个或多个对象 help()——显示可用选项说明 options()——显示或者设置当前选项 history(#)——显示最近使用过#个命令（默认值为25）savehistory(“myfile”)——保存命令历史到文件myfile中（默认值为.Rhistory）loadhistory(“myfile”)——载入一个命令历史文件（默认值为.Rhistory）save.image(“myfile”)——保存工作空间到文件myfile中（默认值为.RData）save(objectlist,file=”myfile”)——保存指定对象到一个文件中load(“myfile”)——读取一个工作空间到当前会话中（默认值为.RData）q()——退出R。
将会询问你是否保存工作空间4、R将反斜杠\作为一个转义符5、setwd(“mydirectory”)——修改当前的工作目录为mydirectorysetwd()不会自动创建一个不存在的目录6、dir,create()来创建新目录7、函数source(“filename”)可在当前会话中执行一个脚本。
如果文件名不包括路径，R将假设此脚本在当前工作目录中。
8、函数sink(“filename”)将输出重定向到文件filename中。
但是它对图形输出没有影响。
9、参数append=TRUE可以将文本追加到文件后，而不是覆盖它。
参数split=TRUE可将输出同时发送到屏幕和输出文件中。
10、使用dev.off()将输出返回到终端。
11、数据集通常是由数据构成的一个矩形组，行表示观测，列表示变量。
12、单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式。
如何学习并掌握R语言
如何学习并掌握R语言R语言是一种用于统计计算和数据分析的编程语言，应用广泛，适用于各种行业和领域的数据分析工作。
学习并掌握R语言可以让你更好地了解数据和信息，提高分析能力和实际应用能力。
下面是一些学习R语言的方法和技巧，帮助你更好地掌握这门语言。
1. 学习基本语法和概念学习R语言的第一步是了解基本语法和概念。
这包括数据类型、变量、函数、向量、矩阵、数组、流程控制等方面的知识。
了解这些概念可以帮助你更好地理解和使用R语言。
可以通过阅读教材、参加课程或在线视频来学习这些基本知识，同时也可以通过练习来加深对这些概念的理解和应用。
2. 学会数据处理和分析R语言最大的优势之一是其强大的数据处理和分析功能。
学习R语言，必须掌握数据处理和分析的方法。
这包括数据清洗、数据整合、数据简化、数据可视化、统计模型等方面的技术。
可以通过实际案例的练习和模拟分析来加强自己的数据处理和分析能力。
3. 练习编程技巧学习R语言也需要练习编程技巧。
这包括代码规范、注释、变量命名、调试、函数调用等方面的技术。
编程技巧可以帮助你更好地组织和维护你的代码，提高效率和准确性。
可以通过编写项目来练习和掌握编程技巧。
4. 学会使用R包R语言的一个重要特点是胜在丰富的R包资源。
R包是一组扩展功能和工具，可以让你更好地完成针对特定问题的数据分析任务。
需要学会如何查找和使用R包，掌握它们的核心功能和应用场景。
可以通过阅读文档和实践来学习R包的使用。
5. 参与R语言社区R语言有一个活跃的社区，包括教师、学者、工程师、研究人员等等。
参与R语言社区可以通过交流、分享资源、讨论问题等方式来扩展你的知识和理解。
可以参加论坛、研讨会、聚会等社区活动，并与其他用户建立联系。
同时也可以建立个人博客或社交媒体账号，分享你的经验和知识。
总之，学习并掌握R语言需要不断练习和深入研究。
需要注重基础知识、数据处理和分析技能、编程方法、R包使用和社区参与等多个方面的学习和实践。
R语言编程技巧和实践方法
R语言编程技巧和实践方法R语言是一种功能强大的编程语言，被广泛应用于数据分析和统计建模领域。
掌握一些R语言的编程技巧和实践方法，可以提高数据分析的效率和准确性。
本文将介绍一些常用的R语言编程技巧和实践方法。
一、向量化操作在R语言中，向量化操作是一种高效的数据处理方式。
通过将操作应用于整个向量，可以避免使用循环，提高代码的执行速度。
例如，计算两个向量的和可以直接使用“+”运算符，而不需要使用循环遍历每个元素。
二、函数的使用R语言提供了丰富的函数库，可以满足各种数据分析的需求。
熟练掌握常用函数的使用方法，可以简化代码的编写。
例如，使用apply函数可以对矩阵的每一行或每一列进行操作，而不需要使用循环。
三、数据清洗与处理在进行数据分析时，数据的质量和准确性至关重要。
R语言提供了一些函数和技巧，可以帮助我们进行数据清洗和处理。
例如，使用na.omit函数可以删除包含缺失值的观测，使用duplicated函数可以检测和删除重复的观测。
四、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节。
R语言提供了多种数据可视化的函数和包，可以帮助我们将数据转化为图形，更直观地展示数据的分布和趋势。
例如，使用ggplot2包可以绘制出漂亮而丰富的图形，使用plotly包可以创建交互式图表。
五、代码的优化在进行大规模数据分析时，代码的执行效率往往成为一个关键问题。
R语言提供了一些优化技巧，可以提高代码的执行速度。
例如，使用矩阵代替数据框可以减少内存的占用，使用并行计算可以加快代码的运行速度。
六、调试和错误处理在编写代码时，经常会遇到错误和异常情况。
R语言提供了一些调试和错误处理的工具，可以帮助我们定位和解决问题。
例如，使用debug函数可以设置断点，查看代码的执行过程，使用tryCatch函数可以捕获和处理错误。
七、代码的复用和模块化为了提高代码的可维护性和可复用性，我们可以将一些常用的代码片段封装成函数或模块。
R语言提供了函数和包的机制，可以方便地实现代码的复用和模块化。
R语言期末知识点汇总
R语言期末知识点汇总1.数据结构-向量：R语言中最基本的数据结构，可以存储数值、字符、逻辑值等类型的数据。
-列表：可以包含不同类型的数据对象，可以通过索引或名称来访问其中的元素。
-矩阵：由相同类型的元素组成的二维数据结构。
-数组：可以包含多维的数据结构。
-数据框：类似于表格，可以包含不同类型的数据。
-因子：用于表示分类变量，可以有多个水平。
2.数据导入和导出- 导入数据：可以使用read.table(、read.csv(等函数从文本文件中导入数据。
- 导出数据：可以使用write.table(、write.csv(等函数将数据保存为文本文件。
3.数据清洗和处理- 缺失值处理：可以使用is.na(函数判断是否为缺失值，使用na.omit(函数删除含有缺失值的行或列。
- 重复值处理：可以使用duplicated(函数判断是否为重复值，使用unique(函数去除重复值。
- 数据类型转换：可以使用as.character(、as.numeric(等函数将数据类型转换为字符型、数值型等。
- 数据排序和筛选：可以使用order(函数对数据进行排序，使用subset(函数对数据进行筛选。
- 数据合并：可以使用merge(或者c(函数将多个数据框进行合并。
4.数据可视化- 基本图形：可以使用plot(函数绘制散点图、折线图、柱状图等基本图形。
- 图例：可以使用legend(函数添加图例。
- 网格线：可以使用grid(函数添加网格线。
- 颜色和填充：可以使用col(和fill(函数设置颜色和填充。
5.统计分析- 描述统计：可以使用summary(函数计算均值、中位数、最大值、最小值等描述统计量。
- 假设检验：可以使用t.test(、wilcox.test(、chisq.test(等函数进行假设检验。
- 方差分析：可以使用aov(函数进行方差分析。
- 相关分析：可以使用cor.test(函数计算相关系数。
- 回归分析：可以使用lm(函数进行线性回归分析。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计算描述性统计量:
1、summary():
例：summary(mtcars[vars])
summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻
辑型向量的频数统计。
2、apply()函数或sapply()函数
计算所选择的任意描述性统计量。
mean、sd、var、min、max、median、length、range 和quantile。
函数fivenum()可返回图基五数总括（Tukey’s five-number summary，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）。
sapply()
例：mystats <- function(x, na.omit = FALSE) {
if (na.omit)
x <- x[!is.na(x)]
m <- mean(x)
n <- length(x)
s <- sd(x)
skew <- sum((x - m)^3/s^3)/n
kurt <- sum((x - m)^4/s^4)/n - 3
return(c(n = n, mean = m, stdev = s, skew = skew, kurtosis = kurt))
}
sapply(mtcars[vars], mystats)
3、describe()：
Hmisc包：返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、
分位数，以及五个最大的值和五个最小的值。
例：library(Hmisc)
describe(mtcars[vars])
4、stat.desc()：pastecs包
若basic=TRUE（默认值），则计算其中所有值、空值、缺失值的数量，以及最小值、
最大值、值域，还有总和。
若desc=TRUE（同样也是默认值），则计算中位数、平均数、平均数的标准误、平均
数置信度为95%的置信区间、方差、标准差以及变异系数。
若norm=TRUE（不是默认的），则返回正态分布统计量，包括偏度和峰度（以及它们
的统计显著程度）和Shapiro–Wilk正态检验结果。
这里使用了p值来计算平均数的置信区
间（默认置信度为0.95：
例：library(pastecs)
stat.desc(mtcars[vars])
5、describe()：psych包
计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误。