R语言数据挖掘

R语言【base】——使用library判断是否已经安装第三方软件包：library(package, logical.return=TRUE)

Packagebaseversion4.3.2Parameterslibrary(package,help,pos=2,lib.loc=NULL,character.only=FALSE,logical.return=FALSE,warn.conflicts,quietly=FALSE,verbose=getOption("verbose"),mask.ok,exclude,include.onl
ALittleHigh·2023-12-31 00:46

CDA level1 学习笔记（已通过考试）

数据挖掘：是一个跨学科的计算机科学分支，它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在
Sunshinetongtong856·2023-12-31 00:15

51-R语言机器学习：时间序列与因果关系

《精通机器学习：基于R第二版》学习笔记1、数据理解与数据准备使用的数据记录的是年度异常数据，它由某一年的年度地表温度中位数与参考年度（1961~1990）平均温度的差构成。>climatestr(climate)##'data.frame':95obs.of3variables:##$Year:int1919192019211922192319241925192619271928...##$CO2
wonphen·2023-12-30 23:34

你为什么需要考研

比如，数据挖掘的知识，研究生懂很多，本科生基
Lio5n·2023-12-30 21:09

基于数据挖掘的会务管理系统-计算机毕业设计源码84883

摘要随着计算机技术的发展，特别是计算机网络技术与数据库技术的发展，使用人们的生活与工作方式发生了很大的改观。本课题研究的会务管理系统，主要功能模块包括用户管理，会议信息，会议签到，请假管理，评分记录，听会感受，意见箱等，采取面对对象的开发模式进行软件的开发和硬体的架设，能很好的满足实际使用的需求，完善了对应的软体架设以及程序编码的工作，采取MySQL作为后台数据的主要存储单元，采用SpringBo
vx_bysj1330·2023-12-30 20:22

学计算机必参加的含金量赛事！但凡参加一个面试都要简单一倍

文章目录一、ACM国际大学生程序设计竞赛二、GPLT团队程序设计天梯赛三、蓝桥杯四、百度之星五、中国大学生计算机设计大赛六、数据挖掘及AI比赛七、结语一、ACM国际大学生程序设计竞赛ACM是美国计算机协会的简称
程序员刘皇叔·2023-12-30 20:48

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法
思考的小猴子·2023-12-30 19:34

java大数据和javaee哪个好,java与大数据之间的关系

Sourcecodedownload:本文相关源码大数据是目前互联网流行的技术语言，处理大数据的编程语言比较有优势的也很多，比如java、python、go、R语言、Hadoop等等，按道理来说每种编程语言都可以处理大数据
chatgpt001·2023-12-30 17:14

代做MATH202-19S2作业、代写Java/c++课程设计作业、Python编程语言作业调试代写R语言编程|代做R语言编程

MATH202-19S2AssignmentA1Due—4pm,23AugustYourcompletedassignmentshouldbehandedinviatheMATH202boxinthereceptionareaonLevel4oftheErskinebuilding.Youmaydotheassignmentonyourown,orasapairwithoneotherstuden
fujianjia·2023-12-30 15:07

完成一个预测建模项目一般需要多长时间？

为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。
小黄鸭呀·2023-12-30 15:48

R语言【base】——merge(): 通过共同列名或行名合并两个数据帧

Packagebaseversion4.2.0Parametersmerge(x,y,...)##DefaultS3method:merge(x,y,...)##S3methodforclass'data.frame'merge(x,y,by=intersect(names(x),names(y)),by.x=by,by.y=by,all=FALSE,all.x=all,all.y=all,sor
ALittleHigh·2023-12-30 15:38

回顾2023，自己做了啥呢 | R语言绘图

2023年总结2023年即将结束，我们即将迎来2024年。2023年，我们做了什么呢？？这个是个值得深思的问题…?12月份是个快乐且痛苦时间节点。前一段时间，单位需要提交2023年工作总结，真的是憋了好久才可以下笔，但下笔后一直在沉思，再回想自己2023年到底做了什么呢？杂事做了很多，但没有成果。害！这就难办了，我们平时在开会时，你口述可以说，我做了这样，做了那样…等等。但是，在写工作总结时，可不
小杜的生信筆記·2023-12-30 15:38

2023教程发布最后一个教程 | R语言绘图汇总

2023年总结2023年即将结束，我们即将迎来2024年。2023年，我们做了什么呢？？这个是个值得深思的问题…?12月份是个快乐且痛苦时间节点。前一段时间，单位需要提交2023年工作总结，真的是憋了好久才可以下笔，但下笔后一直在沉思，再回想自己2023年到底做了什么呢？杂事做了很多，但没有成果。害！这就难办了，我们平时在开会时，你口述可以说，我做了这样，做了那样…等等。但是，在写工作总结时，可不
小杜的生信筆記·2023-12-30 15:37

学习笔记：R语言基础

文章目录一、R语言简介二、选择R的原因三、R基本数据对象（一）向量（二）矩阵（三）数组（四）因子（五）列表（六）数据框（七）函数四、基本函数应用示例五、自定义函数（一）自定义函数定义（二）自定义函数示例
howard2005·2023-12-30 13:43

数据分析流程

数据分析的流程可以分为以下几个步骤：问题定义--数据挖掘--数据准备--模型化--数据认证--实施跟踪模型部分：探索--建立--评估--调优--应用理解业务问题：首先明确数据分析的目标和业务问题，确定需要解决的具体问题
Oo_Amy_oO·2023-12-30 09:12

读书笔记--构建数据湖仓阅读有感

我们知道数据因业务运行而产生，后续数据收集汇总后，数据需要用来分析和使用，进而形成分析服务，用于支持企业的战略决策和价值挖掘，用于商业战略决策，而分析数据需要不同类型数据的融合关联，以及提供数据挖掘的分析基础设施环境
一马平川的大草原·2023-12-30 07:38

【数据挖掘】模型融合

模型融合是指将多个不同的机器学习模型组合起来，通过综合多个模型的预测结果来得到更准确的预测结果。模型融合可以提高模型的鲁棒性，减小模型的方差，提高模型的泛化能力。常见的模型融合方法包括平均法、投票法和堆叠法。平均法(Averaging)：将多个模型的预测结果进行平均，可以是简单的算术平均或加权平均。平均法适用于模型预测结果的方差较小的情况。投票法(Voting)：根据多个模型的预测结果，统计出现频
Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:28

利用clusterProfiler进行富集分析

前言:微博参与话题#给你四年时间你也学不会生信#主要参考：GEO数据挖掘小尝试：（三）利用clusterProfiler进行富集分析Y叔开发的R包clusterProfiler的确是最好用的，没有之一,
谢俊飞·2023-12-30 07:33

r语言独立性检验

卡方检验>library(vcd)>mytablechisq.test(mytable)Pearson'sChi-squaredtestdata:mytableX-squared=13.055,df=2,p-value=0.001463#由上述的内容可以看出：本次检验治疗和改善之后的效果是否与原有的效果显著，由于p=0.001，小于显著性水平，拒绝原假设，接受对立假设，效果是显著的。>mytabl
肖玉贤·2023-12-30 03:31

R语言ggplot2画右三角方块热图的简单小例子

还是这幅图image.png本来以为今天的推文可以重复出来的，但还是高估自己了，实现过程遇到了问题，暂时还不知道如何解决，后面想到办法再来介绍吧！今天的推文先介绍右上角的方块热图实现办法吧!首先是方块四周的灰色边框这里使用到的是geom_tile()函数。把填充设置为白色，然后把边框线设置为灰色就可以达成这种效果下面是一个简单小例子示例数据image.png代码library(readxl)df5
小明的数据分析笔记本·2023-12-30 02:26

数据分析概述

从本质上看，要理解数据分析应从三个方面去把握：一是目标，数据分析的关键在于设立目标，专业上叫作“有针对性”，其实就是对业务需求的把握；二是方法，数据分析的方法包括描述性分析、统计分析、数据挖掘和大数据分析四种
大帅_1061·2023-12-30 02:30

优惠券app哪个好?好用的优惠券app大全-手机优惠券

创始人员基于在这个行业里多年的经验和认识，基于第三方电商平台海量数据挖掘与分析，“高
一起高省·2023-12-30 00:14

An Overview:Maritime Spatial-Temporal Trajectory Mining 论文阅读笔记

1引言在轨迹数据挖掘研究中，大多数研究都是集中在城市轨迹上，这些研究有更多的数据来源，如交通监控系统，手机和GPS等。然而，随着海上目标数量的增加，海洋空间-时空轨迹挖掘逐渐变的重要起来。
m0_59167578·2023-12-29 22:26

R语言| 缺失值判断

缺失值判断一、缺失值判断通常用“NA"表示，判断数据是否存在缺失值的常用方法使用函数is.na()使用函数is.na()，该函数是判断缺失值的最基本的函数。可以用于判断不同的数据对象，如向量、列表和数据框.其函数的基本书写格式为：is.na(x)判断数据集中是否存在缺失值，如果存在，返回TRUE;如果不存在，则返回FALSE例：>library(DMwR）>data("algae")>sum(is
mint1104·2023-12-29 19:01

R语言：缺失值处理

前言  一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤：  (1)识别缺失数据；  (2)检查导致数据缺失的原因；  (3)删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。  但遗憾的是，仅有识别缺失数据是最清晰明确的步骤。知道数据为何缺失依赖于你对数据生成过程的理解，而决定如何处理缺失值则需要判断哪种方法的结果最为可靠和精确。  统计学家通常将缺失数据分为三类。它们都用概率术语进行描述，但思想都非
猪逻辑公园·2023-12-29 19:31

R语言 arabic2kansuji包，将阿拉伯数字转换为汉字数字。

WeChatScreenshot_20210109104046.png#SatJan0910:36:192021-#字符编码：UTF-8#R版本：Rx644.0.3forwindow10#[email protected]#个人笔记不负责任#——拎了个梨.rs.restartR()require(arabic2kansuji)rm(list=ls());gc()arabic2kansuji(2
youmigo·2023-12-29 17:17

R语言【base】——sprintf()：接受格式化文本和变量值来搭建字符型向量。

Packagebaseversion4.2.0Parameterssprintf(fmt,...)gettextf(fmt,...,domain=NULL,trim=TRUE)参数【fmt】：格式字符串的字符向量，每个字符串最多8192个字节。参数【...】：要传递给参数【fmt】的值。仅支持逻辑向量、整数向量、实数向量和字符向量，但会进行一些强制。最多100。参数【trim，domain】：参见
ALittleHigh·2023-12-29 16:21

R语言【base】——names()：用于获取或设置对象名称的函数

Packagebaseversion4.2.0Parametersnames(x)names(x)<-value参数【x】：一个R对象。参数【value】：与参数【x】长度相同的字符向量，或者NULL。Detailsnames是一个通用访问函数，而names<-是一个通用替换函数。默认方法用于获取和设置向量（包括列表）或配对表的"names"属性。对于环境env，names(env)会给出相应列表
ALittleHigh·2023-12-29 16:21

R语言【base】——读取或设置类矩阵对象的行或列名：rownames() 和 colnames()

Packagebaseversion4.3.2Parametersrownames(x,do.NULL=TRUE,prefix="row")rownames(x)<-valuecolnames(x,do.NULL=TRUE,prefix="col")colnames(x)<-value参数【x】：一个类似矩阵的R对象，colnames至少有两个维度。参数【do.NULL】：逻辑。如果为FALSE且
ALittleHigh·2023-12-29 16:51

R语言【stats】——处理R对象中的缺省值：na.fail(), na.omit(), na.exclude(), na.pass()

Packagestatsversion4.3.2Parametersna.fail(object,...)na.omit(object,...)na.exclude(object,...)na.pass(object,...)参数【object】：R对象，通常是一个数据帧。参数【...】：特殊方法可能需要的其他参数。目前，它们只能处理向量、矩阵以及由向量和矩阵组成的数据帧。如果na.omit删除了
ALittleHigh·2023-12-29 16:51

R语言【base】——which()：给出逻辑对象的 TRUE 索引，允许使用数组索引。

Packagebaseversion4.2.0Parameterswhich(x,arr.ind=FALSE,useNames=TRUE)arrayInd(ind,.dim,.dimnames=NULL,useNames=FALSE)参数【x】：逻辑向量或数组。允许省略NA（视作FALSE）。参数【arr.ind】：逻辑；当参数【x】是一个数组时，是否应返回数组索引？除了单个真值外，其他任何值都会
ALittleHigh·2023-12-29 16:51

R语言【base】——dir.exists()和dir.create()目录和文件权限的操作

Packagebaseversion4.3.2Parametersdir.exists(paths)dir.create(path,showWarnings=TRUE,recursive=FALSE,mode="0777")Sys.chmod(paths,mode="0777",use_umask=TRUE)Sys.umask(mode=NA)参数【path】：是一个字符向量，包含一个路径名。参数
ALittleHigh·2023-12-29 16:20

R语言【rgbif】——name_backbone()和name_backbone_verbose()在 GBIF 分类树中查找名称。

Packagergbifversion3.7.8Parametersname_backbone(name,rank=NULL,kingdom=NULL,phylum=NULL,class=NULL,order=NULL,family=NULL,genus=NULL,strict=FALSE,verbose=FALSE,start=NULL,limit=100,curlopts=list())nam
ALittleHigh·2023-12-29 16:20

R语言【base】——file.path() 构建文件路径

Packagebaseversion4.3.2Parametersfile.path(...,fsep=.Platform$file.sep)参数【...】：字符矢量。不支持长向量。参数【fsep】：要使用的路径分隔符（假定为ASCII）。由于该函数在R中被广泛使用，因此其实现设计得非常快（比paste更快）。它也可用于PATH和R_LIBS等环境路径，使用fsep=.Platform$path.
ALittleHigh·2023-12-29 16:20

R语言【base】——将单个 R 对象写入文件并将其还原的函数：saveRDS()，readRDS() 和 infoRDS()

Packagebaseversion4.3.2ParameterssaveRDS(object,file="",ascii=FALSE,version=NULL,compress=TRUE,refhook=NULL)readRDS(file,refhook=NULL)infoRDS(file)参数【object】：要序列化的R对象。参数【file】：连接或R对象保存或读取的文件名。参数【ascii
ALittleHigh·2023-12-29 16:20

R语言整洁编码的12大原则

对于R语言新手，也建议大家规范编码。刚开始可能不习惯，但如果坚持练习，很快就能适应并成为你的第二天性，看着不规范的代码就难受，代码完美主义技能get。本文我们就来学习一下R语言整洁编码的12大原则。
简说基因-专业生信合作伙伴·2023-12-29 16:50

R语言【base】——字符转换和大小写：chartr()，tolower()，toupper()， casefold()

Packagebaseversion4.3.2Parameterschartr(old,new,x)tolower(x)toupper(x)casefold(x,upper=FALSE)参数【x】：字符向量，或可通过as.character强制转换为字符的对象。参数【old】：字符串，指定要转换的字符。如果提供的字符向量长度为2或更长，则使用第一个元素并发出警告。参数【new】：指定转换的字符串。
ALittleHigh·2023-12-29 15:13

数据挖掘、机器学习、自然语言处理Python工具包(持续更新)

数据挖掘、机器学习、自然语言处理Python工具包(持续更新)科学计算Python包NumpyNumpy中文学习文档Numpy官方文档Numpy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算
fpzRobert·2023-12-29 14:10

用Python和Scrapy来构建强大的网络爬虫

网络爬虫可以用于各种目的，如数据挖掘、搜索引擎优化等。它可以
小文没烦恼·2023-12-29 13:22

R语言学习笔记-R包的安装

推荐在线安装，可以解决包与包之间的依赖关系。1.首先在RGui：2.在RStudio的console下：如安装ggplot2包，则：install.packages("ggplot2")生信方面：首先安装：install.packages("BiocManager")则就可以这样安装ggplot2包：BiocManager::install("ggplot2")
生信研究猿·2023-12-29 10:12

数据挖掘 聚类度量

格式化之前的代码：importnumpyasnp#计算importpandasaspd#处理结构化表格importmatplotlib.pyplotasplt#绘制图表和可视化数据的函数，通常与numpy和pandas一起使用。fromsklearnimportmetrics#聚类算法的评估指标。fromsklearn.clusterimportKMeans#K均值聚类算法fromhopkins_
亖嘁·2023-12-29 09:01

数据挖掘 分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport
亖嘁·2023-12-29 09:31

数据挖掘 K-Means聚类

未格式化之前的代码：importpandasaspd#数据处理frommatplotlibimportpyplotasplt#绘图fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#归一化fromsklearn.clusterimportKMeans#聚类importos#处理文件os.environ["OMP_NUM_THREADS"]='4'df=pd.re
亖嘁·2023-12-29 09:55

数据清洗与融合期末考试(常见理论题)

请根据自己的理解论述大数据、数据分析和数据挖掘之间的联系。注意答，大数据，数据分析，数据挖掘的概念大数据是数据挖掘和数据分析的基础，数据分析和数据挖掘的区别和联系除Python外，你所知
@Yauo·2023-12-29 07:59

2019-04-19 R读取csv文件 绘制散点和密度图代码

原csv文件部分截图：字段名R语言绘图首先需要加载包install.package(ggplot2)#如果已经下载就不用install.packageinstall.package(reshape2)#
今年二圆可以到一百吗·2023-12-28 18:27

满足企业数据需求的大数据平台系统

大数据平台系统的开发可以给我们提供强大的储存能力、技术能力，在符合大数据时代下的发展轨迹，实现了现代化数据挖掘，满足了诸多企业及平台对数据方面的需求。一、大数据平台系统开发具有什么好处呢？
泰迪智能科技·2023-12-28 18:51

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（1）

随机森林（Breiman2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。随机生存森林（RSF）（Ishwaran和Kogalur，2007；Ishwaraan，Kogalur、Blackstone和Lauer（2008）是Breimans射频技术的延伸从而降低了对时间到事件数据的有效非参数分析。R
天桥下的卖艺者·2023-12-28 16:59

R语言机器学习与临床预测模型36--随机森林Random Forest

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01什么是随机森林？
科研私家菜·2023-12-28 15:21

数据挖掘--聚类

1.什么是聚类？按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。2.聚类分析应用将相关的文档分组便于浏览将具有相似功能的基因和蛋白质分组将具有相似价格波动的股票分组3.聚类的类型划分聚类（非嵌套层次聚类（嵌套4.聚类算法4.1划分式聚类算
全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:10

数据挖掘（作业3

任务一对以下数据集使用K均值聚类算法：1）观察实验结果是否符合预期；2）利用SSE标准确定K值；3）自行调参并观察对聚类结果的影响。注意：需要把类别信息去掉。“tutorial3_DataExploration”中的鸢尾花数据集“iris.data”“tutorial4_DataPreprocessing”中的癌症数据集“breast-cancer-wisconsin.data”breast-ca
全是头发的羊羊羊·2023-12-28 11:59
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