介绍分组箱线图（GroupedBoxplot）是一种用于展示不同组别数据分布情况的统计图表。它将箱线图（Boxplot）按照不同的类别或组别进行分组，使得可以同时比较多个组别的数据特征。箱线图本身是一种标准化的显示数据分布的方法，它能够展示数据的中位数、四分位数以及异常值。箱线图的主要元素包括：中位数线：箱线图中的中位数值，表示数据的中心位置。上四分位数箱线：从上四分位数到中位数的区域。下四分位数

R语言使用caret包构建xgboost模型（xgbLinear算法）构建回归模型实战、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程目录R语言使用caret包构建xgboost

随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结

R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图，维恩图，Alpha多样性，Beta多样性，差异丰度分析，环境数据分析，零模型分析，网络分析，功能分析。

有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与R语言

R语言再安装tidyverse包时，宝如下的错误：>library(tidyverse)#操作Error:packageornamespaceloadfailedfor‘tidyverse’inlibrary.dynam

R语言及其开发环境简介R语言历史R语言来自S语言，是S语言的一个变种。S语言由贝尔实验室研究开发，著名的C语言、Unix系统也是贝尔实验室开发的。

https://learningstatisticswithr.com/lsr-0.6.pdf图片发自App

论文Pan-Africangenomedemonstrateshowpopulation-specificgenomegraphsimprovehigh-throughputsequencingdataanalysishttps://www.nature.com/articles/s41467-022-31724-3本地pdfs41467-022-31724-3.pdf论文中公布了大部分图的数据，

导读结构方程模型（StructuralEquationModeling，SEM）是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法，也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合，可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系，替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早

本文介绍了多轨迹建模方法（Group-BasedMultivariateTrajectoryModeling），这是一种扩展了单指标组基轨迹建模的技术，用于分析多个疾病生物标志物或临床重要因素的联合轨迹，以更好地理解和追踪疾病进程、行为或健康状态的变化。多轨迹建模利用有限混合模型，识别出遵循相似多指标轨迹的个体群体。这种方法克服了传统统计分析在处理多变量纵向数据时的局限性，允许同时分析多个相关指标

R语言是一种用于统计计算与绘图的编程语言，由新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼于1993年发明。

R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31996原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于GAMLSS的研究报告，包括一些图形和统计输出。GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM

本文是要把昨天画的聚类热图给“掰弯”，gene<-read.csv(file="clipboard",header=T,sep="\t",check.names=F)#读入数据row.names(gene)<-letters#添加上基因名，如果直接有基因名，则省去这一步gg<-hclust(dist(gene))#行聚类zz<-hclust(dist(t(gene)))#列聚类gene<-gene

本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist

本章节主要讲数据操作三个关键点向量化编程思维和函数式编程思维，应用在数据框或更高级的数据结构中将复杂数据操作分解为若干基本数据操作的能力：数据连接、数据重塑（长宽变换/拆分合并列）、筛选行、排序行、选择列、修改列、分组汇总接受数据分解的操作思维1管道操作magrittr包引入了管道操作，能够通过管道将数据从一个函数传给另一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。例如x%>%f()%>%g

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/24913/285693?utm_source=blogtoedu基本函数求和函数sum()a=c(1,2,3,4)sum(a)对应结果：[1]10求最大值max()a=c(1,2,3,4)max(a)对应结果：[1]4求最小值min()a=c(1,2,3,4)min(a)对应结果：[1]1求均值mean()a=c(1,2

Packagerasterversion3.6-27Description将与“对象”类型空间数据(点、线、多边形)相关的值转移到栅格单元。对于多边形，如果多边形覆盖栅格单元的中心，则传输值。对于行，将值传输到与行接触的所有单元格。您可以通过先将多边形光栅化为直线，然后再光栅化为多边形来组合此行为。如果x代表点，每个点被分配到一个网格单元。落在单元格之间边界上的点被放置在右边的单元格和/或下面的单

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概

iris$Sepal.Length~iris$Species,col=c("lightblue","lightyellow","lightpink"))1603709961(1).pngiris是一个R语言自带的

使用for循环把下载地TCGA数据读入R语言并转换成数据框使用三个for循环来完成，这是第一个for循环。

一.R语言的数据类型原文链接:r语言与数据分析实战11.1知识描述搞清楚我们面对的数据类型是什么，并能实现数据类型之间的转换1.2相关知识需要认真学习以下函数：mode():用来查看数值类型的函数；as.numeric

单个模型评估#install.packages("pROC")library(pROC)calculate_metrics=cutoff$threshold,1,0)confusion_matrix=cutoff1$threshold,1,0)predicted_label2=cutoff2$threshold,1,0)sensitivity1<-sum(predicted_label1==1&l

目录1.分布:PDF与PMFPDFPMF2.将概率密度函数应用于我们的问题用积分量化连续分布积分度量变化率：导数3.R语言实践4.小结1.分布:PDF与PMFPDFPDF定义在连续值上。

主要是学习R语言的数据结构，理解和使用向量和数据框。

R—读取数据（导入csv,txt,excel文件）导入CSV、TXT文件read.table函数：read.table函数以数据框的格式读入数据，所以适合读取混合模式的数据，但是要求每列的数据数据类型相同。read.table读取数据非常方便，通常只需要文件路径、URL或连接对象就可以了，也接受非常丰富的参数设置：file参数：这是必须的，可以是相对路径或者绝对路径（注意：Windows下路径要用

Day5数据结构思维导图如下R语言数据结构.png1重点知识点（拷贝自生信星球）（1）R的赋值符号不是等号，而是<-（2）在Console控制台输入命令，相当于Linux的命令行（3）R的代码都是带括号的

一个一个画当然也行，不过很累，这里，我来使用ggplot2批量生成一个类型的图片，并将他们拼接在一起。

R语言基础一、安装R（基础）和Rstudio1.确保自己电脑的用户名是英文，如果不是，按照这个教程修改账户环境变量https://mp.weixin.qq.com/s？

本章内容数字和统计函数字符处理函数循环和条件执行自编函数数据整合与重塑5.1一个数据处理难题题目详见R语言实战第一版第86页（需要的同学，公众号私信：R语言实战。

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据********）。VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三

以下知识点均为生信星球公众号提供）：生信Day7笔记1.png生信Day7笔记2.png心得1.7天的学习进入了尾声，其实生信的学习远远还没有结束，昨天老师教了如何下载R包小抄和根据R包小抄进行学习，日后将会是我学习R语言的重要指南

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的农业生产系统模型在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农田固碳和温室气体排放等领域扮演着越来越重要的作用。APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧

corrgram用来画相关性热图很不错，因为此包可以使上下半个三角用于显示不同的图和信息，从而让热图信息比较充实。此函数内置了很多参数，比如可以通过lowe.pancel或者upper.panel的自带方法在上下半区显示：颜色热图，相关性系数，散点图，bar图等等。corrgram(data,diag=panel.density,lower.panel=panel.fill,#相关系数显示颜色up

运用R语言绘制热图本文主要讲述绘制热图的两种方式，分别为利用pheatmap包和ggplot2包目录运用R语言绘制热图一、热图概念二、热图绘制方法1.利用pheatmap包2.利用ggplot2包一、概念热图是一种很常见的图

R语言进行聚类热图install.packages("corrplot2")install.packages("Hmisc")install.packages("pheatmap")library(Hmisc

1.什么是相关性热图？相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候，我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。若两组的值一起增大，我们称之为正相关，若一组的值增大时，另一组的值减小，我们称之为负相关。默认一般使用皮尔逊算法算相关性。皮尔逊相关系

R语言corrplot相关性热图制作使用R语言制作相关性热图，使用corrplot这个包，本文进行简略的介绍，函数的具体内容见文档：https://cran.r-project.org/web/packages

1.ggplot2包ggplot函数绘制相关性热图###1.ggplot2包ggplot函数绘制相关性热图rm(list=ls())head(mtcars[,1:6])#查看前六行六列cormtcars

能绘制热图的R包很多，既往我们已经介绍了《R语言pheatmap包绘制热图》，今天咱们来介绍一下R语言linkET包绘制相关性组合网络热图。

数据示例（归一化处理后）：install.packages("corrplot")install.packages("ggplot2")install.packages("ggpubr")library

“数据是一件麻烦事——一件非常非常麻烦的事。《星际迷航》本章内容1.操纵日期和缺失值2.熟悉数据类型的转换3.变量的创建和重编码4.数据集的排序，合并与取子集5.选入和丢弃变量1.创建新变量x%%y为求余；x%/%y整数除法。5%/%2的结果为2。利用$符号，也可以为为数据框添加新的一列，eg:mydata$sumx2.变量的重编码将一个连续型变量修改为一组类别值将误编码的值替换为正确值基于一组分

曼哈顿图（manhattanPlot）是一种散点图，因形似曼哈顿摩天大楼而命名，常用于全基因组关联研究（GWAS）以显示重要的SNP。曼哈顿图作为经典的可视化方式，通常用于显示具有大量数据点，许多非零振幅和更高振幅值分布的数据，不仅可以展示数据全貌，又能快速找到目标基因或OTU，同时可知目标的具体位置和分类、显著程度等信息。小编今天给大家分享一下manhattanPlot的绘制方法，使用R的qqm

本内容为【科研私家菜】R可视化之美之科研绘图系列课程快来收藏关注【科研私家菜】01棒棒糖图library(ggplot2)library(reshape2)mydata<-read.csv("第3章_类别比较型图表

和R语言相比，RapidMiner在数据处理方面要简单直观得多。虽然RapidMiner的功能可能不如R强大。

根据KDnuggets在2011年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。

数据来源：AirplaneCrashesSince1908(kaggle.com)代码参考：ExploringhistoricAirPlanecrashdata|Kaggle数据指标及其含义指标名含义Date事故发生日期(年-月-日)Time当地时间，24小时制，格式为hh:mmLocation事故发生的地点Operator航空公司或飞机的运营商Flight由飞机操作员指定的航班号Route事故前