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在R中进行子集,连接并计算多次重复

在R中进行子集,连接并计算多次重复。

相关搜索:在while中多次中断并返回重复在Python中按数据框子集重复计算在R中对采样向量进行多次重采样在R中对重复的日期进行排名如何在R中对数据表、分组和计算进行子集在R中连接无重复表的条件在R中对嵌套的ifelse语句进行重复 R studio:使用par函数在直方图中绘制小图，并根据需要重复多次。将单列拆分成四列，并计算R中重复的模式如何根据R中的交点对栅格子集进行栅格计算(如纵横比)在C++中，查找数组中的重复峰值并计算脉冲对R中的列进行NxN表运算，并检查列之间的重复如何在列表中查找重复项，并对找到的每个重复项实例进行不同的计算？在R中重命名多个列并使用dplyr进行收集在data.table中，如何使用j中的ifelse()进行子集，并使用.N作为子集之后的观察值数量？如何按id对数据帧进行子集，按id采样1行？(在R中)过滤给定的数据并计算它们在r中的数量之和在JAVA中重复一个过程并计算它所用的时间在R中折叠接近重复的列并添加差异作为新列？如何重复计算多个单列并将输出存储在R中的新数据框中？

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R-learn）Day1+Day2

重复的元素去掉，第二次第多次出现的去掉duplicated(x) #对应元素是否重复返回逻辑值table(x) #重复值统计向量中各取值出现次数统计sort(x) #排序，默认从小到大排序sort(...% x #y的每个元素在x中存在吗，返回的逻辑值长度与y长度一致#x==y和x%in%y的区别x==y #x与对应位置的y相等吗x%in%y #x的每个元素在y中存在吗？...paste(x,y,sep = "") #不使用默认值，没有空格直接连接#等位运算：比较运算、数学计算、连接。...即：向量中的元素一对一的进行计算#循环补齐发生的条件：1.等位运算（两个向量，元素与元素之间一对一的计算）；2.两个向量长度不相等。...# g[seq(2,100,2)] #根据下标筛选# 3.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

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2023.4生信马拉松day2-数据类型

#(2)简单数学计算 x+1 log(x) sqrt(x) -(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量 #(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量 x>3 x==3 -(4)初级统计 #(4)初级统计...（从左往右看过去，第一次出现不算重复，第二次或多次出现的算重复） duplicated(x) #对应元素是否重复 table(x) #重复值统计 sort(x) #默认从小到大排序——R语言里的默认思想...x == y y == x #以上两行返回结果完全一致，不做区分 #(2)数学计算 x + y #(3)连接 paste(x,y,sep=",") x>10 #paste与paste0的区别 paste...x %in% y #看x的每个元素在y中存在吗 y %in% x #看y的每个元素在x中存在吗 #x == y和x %in% y的区别：前者是x和y对应位置一对一比较，是等位运算；后者是x每一个元素都要和...将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃 10.修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值没有赋值就没有发生过！

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CVPR 2018文章解读——腾讯AI Lab

在强化学习算法的启发下，提出了一种基于策略梯度（PG）算法的方法，用可微策略函数（神经网络）对离散采样进行建模，并设计奖励以鼓励生成的标记子集尽可能接近图像内容。...然后，从语义层次中的每个叶节点开始，连接它的直接父节点并重复这个连接过程，直到根节点实现。在这个过程中访问的所有标签形成叶标签的加权语义路径。...与Full PG目标函数相比，在之前公式中，用即时激励R(I,Tg-i)代替了return，用分解的似然代替了策略概率： ? 在训练过程中产生Tg时，多次重复采样过程以获得不同的子集。...这个过程鼓励模型生成与评估度量更一致的标记子集。 Optimizing Dη ? 然后，可以计算该公式关于η的梯度，并使用随机梯度上升算法和反向传播来更新η。...另外，采用生成对抗网络(GAN)模型对生成模型D2IA进行训练，并采用策略梯度算法来处理D2IA中离散DPP采样带来的训练困难。

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数据挖掘第二天

sort(x,decreasing = T) #####2.3.对两个向量进行的操作##### x = c(1,3,5,1) y = c(3,2,5,6) 重复的定义：从左往右数过去...，第2次或多次出现的元素是重复数据类型转换的优先顺序：字符型>数值型>逻辑型三、对两个向量的操作 1、比较运算，生成等长的逻辑向量 x = c(1,3,5,1) y = c(3,2,5,6...[1] 1 6 setdiff(y,x)#返回在y里存在但在x里不存在的元素 numeric(0) 7、%in% x %in% y #x的每个元素在y中存在吗...[1] FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE y %in% x #y的每个元素在x中存在吗 [1] TRUE TRUE TRUE 图片 8、向量筛选（取子集）.../某些元素：取子集+赋值。

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 01 数据结构之向量

方差 sd(x) #标准差 sum(x) #总和 #重点函数 length(x) #长度，输出向量中元素的个数 unique(x) #去重复，一个向量中元素，从左向右，第一次出现的叫没重复，第二次或多次出现的...，叫重复 duplicated(x) #判断向量中对应元素是否重复，注意逻辑值取反：！...、并集、差集 intersect(x,y) #交集 union(x,y) # 并集，取合集的时候会去重复 setdiff(x,y) #表示在X向量存在，Y中不存在的元素 setdiff(y,x) #...结果与上一个不同 #重点：%in% #x中的每个元素在y中是否存在 x %in% y #x的每个元素在y中存在吗，比较的是x中的每个元素都在y中所有的元素进行比较 y %in% x #y的每个元素在x...中存在吗图片图片向量的筛选（取子集） [ ] ：将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃或者是一个有x下标组成的向量 x <- 8:12 #根据逻辑值取子集 x[x==10] #被取子集的向量在外面

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三、数据结构：向量

[1] 1 3 5 一个向量从左向右看，第一次出现叫做没重复，第二次或第多次出现叫重复。...[1] 1 6 x %in% y ### x的每个元素在y中存在吗，返回的逻辑值和前面的一样，谁在前面就是按照谁的长度生成逻辑值。...[1] FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE y %in% x ### y的每个元素在x中存在吗 [1] TRUE TRUE TRUE 图片五、向量取子集 > x <-...13个球的颜色赋值给x，“蓝色”和“绿色”赋值给y 图片六、修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值 > x [1] 8 9 10 11 12 R语言里的所有修改都要经过赋值，没有赋值就相当于没有发生过...seq(2,100,2) ###先写出为偶数的下标 g[seq(2,100,2)] # 3.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

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Jelys Note之生信入门class2

3.说明.R文档与.Rproject两个文件的区别 .R的文件是脚本文件，是存放代码的文件【脚本中的内容可储存，下次打开还可存在】 .Rproj快捷方式，是打开工作目录的快捷方式【课堂内容一】一...；文件与数据有区别--文件是在电脑上真实存在的，数据框没有真实存在在电脑上，只有在R语言上才显示】 3.1.2）向量=一串数据，数据框中单独拿出来的数据，视为一个整体【可生成、转换向量】特点：只能有一种数据类型...-不被允许，x 1；x-1 不建议中文】（3）批量计算可以用向量计算【省掉写循环的功夫】、还可进行逻辑比较符号说明：=赋值，==是否等于（3.1）对单个向量进行的操作【初级函数】&【能用函数运行...----从左往右消除第二次及以上出现的数 duplicated(x) #对应元素是否重复没有重复F，第二次出现及多次出现为T table(x) #重复值统计统计那几个数值出现了几次（3.2）对两个向量进行的操作...【中括号里要等长向量，且对应逻辑值的向量】留下自己想要的要求的数值【取子集=中括号】 x=8：12 x==10 x中括号外是被取子集的向量x==10中括号内是与x长度相等的逻辑值向量-取的是true

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Learn R1 1-2

unique(x) #去重复重复：是指从左往右第二/多次出现的相同的元素会被去除duplicated(x) #对应元素是否重复对x中的元素进行是否重复的判断!...duplicated(x)#对应元素不是重复——TRUEtable(x) #重复值统计对每个元素重复的次数进行统计sort(x) #排序默认从小到大排列sort(x,decreasing = F)...、差集intersect(x,y) #xy取交集1 3 5 2union(x,y) #xy取并集1 1 3 5 6 2setdiff(x,y) #xy取差集返回结果在x中存在在...y中不存在的元素1 1 6setdiff(y,x) #返回结果在y中存在，在x中不存在的元素numeric(0)#x的每个元素在y中存在吗x = c(1,3,5,1)y = c(3,2,5,6...seq(2,100,2)gseq(2,100,2)6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

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高度不平衡的数据的处理方法

然后，你在这个附加的数据子集上训练一个分类器。这个过程被重复多次，直到多数类的所有子集都被建模。最后，将所有创建的分类器组合起来，以产生最终的分类结果。...首先，将Sample节点与上流选择节点连接，选择所有大多数类的情况，并确保取消选择可重复分区分配选项，以确保样本的每个子集都是独立创建的。追加样本与少数群体案件。在附加数据上运行建模节点。...最后，您将所有这些迭代的分类器以这样一种方式进行组合，即只有被所有分类器分类为响应者/肯定的情况才会被标记为响应者/肯定。在SPSS Modeler中实现此方法有点麻烦。...有可能有多种方式来做到这一点，在这里我们将只显示其中一个重复这个过程一次。您首先从主要类别案例中随机抽样。接下来，您使用自动分类器节点从附加子集构建初步模型。...之后，您需要使用它对所有主要类案例进行评分，并使用Select节点放弃那些正确分类的主要类案例。 ? 在部署在此过程中生成的模型块时，您需要将它们全部连接到数据源并获取类似于下图所示的规则。 ?

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数据挖掘考题汇总（填空题与计算题）带答案

❃聚类分析：每个子集内部数据对象之间相似度很高，而不同子集的对象之间不相似或相似度很低。 ❃明可夫斯基距离：r=1时曼哈顿距离，r=2时欧几里得距离，r→∞切比雪夫距离。...解：（注：一个项目集C是闭合的，当且仅当对于在C中的任何元素，不可能在C中存在小于或等于它的支持度的子集。...再进行筛选：对于FCCi+1的每个产生式，若为FCi的产生式的闭合的子集，删去则FCC2={AD， AE，CD，CE，DE} ④计算FCC2各产生式的闭合及支持数...如果一个结点在多条路径中重复出现，则每重复1次，该结点的支持数增1。得到更新后以e结尾的前缀路径。 ? ④ 生成e的条件FP-树。...4}>，，，，，，，} 对频繁2-序列集FS2进行自身连接并剪枝后得到候选

4.5K2 1

对交叉验证的一些补充（转）

为了减少交叉验证结果的可变性，对一个样本数据集进行多次不同的划分，得到不同的互补子集，进行多次交叉验证。取多次验证的平均值作为验证结果。...在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。...我们在同一数据集总体中，取一个独立的测试数据集。常见类型的交叉验证： 1、重复随机子抽样验证。将数据集随机的划分为训练集和测试集。对每一个划分，用训练集训练分类器或模型，用测试集评估预测的精确度。...将样本数据集随机划分为K个子集（一般是均分），将一个子集数据作为测试集，其余的K-1组子集作为训练集；将K个子集轮流作为测试集，重复上述过程，这样得到了K个分类器或模型，并利用测试集得到了K个分类器或模型的分类准确率...实验没有随机因素，整个过程是可重复的。缺点：计算成本高，当N非常大时，计算耗时。训练集和测试集的选取： 1、训练集中样本数量要足够多，一般至少大于总样本数的50%。

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NC：数据泄漏会夸大基于连接的机器学习模型的预测性能

总体而言，我们的结果说明了泄漏的可变影响，并强调了避免数据泄漏对提高预测模型的有效性和可重复性的重要性。理解大脑-行为关系中的个体差异是神经科学的中心目标。...我们首先计算了交叉验证的5次系数的平均值，并计算了这些系数与金标准模型系数之间的相关性(图8)。排除现场校正导致了较小的系数变化。同时，排除协变量回归或排除协变量回归和位点校正导致中等程度的系数变化。...我们计算了55个子网络中每个子网络中被选择为特征的边的数量，这些边被定义为10个典型网络中特定对之间的连接。然后，我们对子网大小进行了调整，并比较了不同泄漏类型之间的等级相关性。...总体上，进行多次迭代的k折交叉验证减少了但没有消除泄漏的影响。在某些情况下，泄漏仍然导致性能的巨大变化，特别是在小样本量下。...对于HBN、HCPD和PNC，采用5个嵌套折进行超参数选择，而在ABCD中仅采用2个嵌套折进行超参数选择，以减少计算时间。在折叠内，选择与表型变量最显著相关的前5%特征。

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R语言笔记-1

数值型数据转换为逻辑型，数值非0即为TRUE，0则为FALSE 数值型数据转换为字符型"123" 逻辑型数据转换为数值型，TRUE为1，FALSE为0 逻辑型数据转换为字符型"TRUE"or"FALSE" R语言在不同数据转换时...) #向量中数字的随机生成 rnorm(n=3) #向量之间的组合 paste0(rep("a",3),1:3) 输出结果：图片 #向量的简单计算 x = c(1,2,3,4) x+1 log(x)...而不是从0开始 x[-4]表示向量除了第4位置上的其他元素任何操作需要赋值才能修改变量向量之间的操作 #向量之间的运算 x = c(1,2,3,4) y = c(1,3,2,1) x + y #直接进行数学计算...(y,x) #取差集，y中去除x # %in%的使用 x %in% y #x的每个元素在y中存在吗，返回一组逻辑值 y %in% x #y的每个元素在x中存在吗，返回一组逻辑值输出结果：图片 %in...%是将前者依次取出，与后者中所含有的元素进行比对，存在即为TRUE，不存在即为FALSE %in%可用于向量取子集，取出前者向量中在后者向量中有的元素 %in%和==之间注意区分，%in%是依次取出，=

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周志华《机器学习》第2章部分笔记

交叉验证法的思想是：每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为测试集，这样就有k种训练集/测试集划分的情况，从而可进行k次训练和测试，最终返回k次测试结果的均值。...重复执行m 次，就可以得到了包含m个样本的数据集D’。可以得知在m次采样中，样本始终不被采到的概率取极限为： ?...有时候我们会有多个二分类混淆矩阵，例如：多次训练或者在多个数据集上训练，那么估算全局性能的方法有两种，分为宏观和微观。...简单理解，宏观就是先算出每个混淆矩阵的P值和R值，然后取得平均P值macro-P和平均R值macro-R，再算出Fβ或F1，而微观则是计算出混淆矩阵的平均TP、FP、TN、FN，接着进行计算P、R，进而求出...进行学习器的比较时，与P-R图相似。ROC曲线下的面积定义为AUC(Area Under ROC Curve)，不同于P-R图，这里的AUC是可计算的，即曲线下每一个小矩形的面积之和。

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R语言基础1

初识R语言——R语言基础1 R 安装4.3版本 R version 4.3.1 R Studio 新建R project，命名并选择路径。管理工作目录。新建脚本，书写命令。...x) #标准差 sum(x) #总和 length(x) #长度 unique(x) #去重复 duplicated(x) #判断重复，对应元素在改集合中是否重复出现，第一次出现不算重复 !...(y,x) ###y与x的补集 [1] 2 6 #重点 %in% > x%in%y #x的每个元素在y中存在吗 [1] FALSE TRUE TRUE FALSE > y%in%x #y的每个元素在...a=seq(from=2,to=100,by=2) g[a] ### seq(2,100,2);g[seq(2,100,2)] # 6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...将这些元素筛选出来 # 提示：%in% g%in%s table(g%in%s) ### g[g%in%s] ###取交集会去重复，而%in%取子集不会去重复值！

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【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

，x中有而y中没有的元素，即并集中去掉y，？？？...后文的半连接[1] 1> setdiff(y,x) #取差集，y中有而x中没有的元素，即并集中去掉x[1] 2 6重点：%in%x %in% y #x的每个元素在y中是否存在> x;y[1] 1 3...（即xx %in% y)图片intersect()与%in%的区别取交集会去重复，而%in%取子集不会。见R_01项目中02_exercise.R练习第6题。...> # 6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...或者进行单独指定。默认all=FALSE，表示只取共同列或行中相同值的内容进行合并，当指定all=TRUE时，取两个数据框中指定行列的并集进行合并，任一表中的缺失值，则用NA填充。

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生信学习_入门篇_1_数据类型

进行简单的数学计算——log()/sqrt()3. 比较运算，生成逻辑值向量4....去重复————unique 向量内元素是否有相同（输出逻辑值）————duplicated 重复值统计————table() 对向量或因子进行排序————sort### 2.3 对两个向量的操作...数学计算3. 连接———— paste(a,b,sep="")【当两个向量长度不一致时】————循环补齐发生条件：1. 等位计算（两个向量，元素与元素之间一对一计算） 2....前向量的每一个元素在后向量中都存在么———— x %in% y 【== 是对应位置相比较】### 2.4 向量筛选，即取子集————[]【先对向量进行逻辑值判断，再将TRUE对应的值挑选出来，FALSE...1,5)是向量，1,5不是向量】### 2.5 修改向量中的某个/某些元素【选出对应子集→进行赋值】【R语言中的修改，都要赋值，没有赋值就没有发生过】> 引用生信技能树--生信入门Day 1&2

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生信基础R（1）

mac：command+enter） #向量的生成，对单个/两个向量进行的操作，取子集，元素修改。...、差集 intersect(x,y) #交集 ## [1] 3 5 2 union(x,y) #并集且去重复 ## [1] 1 3 5 6 2 setdiff(x,y) #返回在向量x里存在，在y中不存在的元素...y中存在吗 ## [1] FALSE TRUE TRUE FALSE y %in% x #y的每个元素在x中存在吗 ## [1] TRUE FALSE TRUE FALSE #####2.4.向量筛选...(取子集)--看ppt##### #[]：将T对应的值挑选出来，F丢弃 x <- 8:12 #根据逻辑值取子集 (中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量) x[x==10] ## [1] 10 x[x...<12] ## [1] 8 9 10 11 x[x %in% c(9,13)] ## [1] 9 #根据位置取子集（中括号里是由x的下标组成的向量） x[4] ## [1] 11 x[2:4]

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R2向量

快捷键ctrl+enter（mac：command+enter） #向量的生成，对单个/两个向量进行的操作，取子集，元素修改。...TRUE #注释3在R语言中，setdiff()函数用于求两个集合的差集(即除去两个集合中重复元素后仅出现在第一个集合中的元素集合)，并返回结果。...其基本语法格式如下:复制代码setdiff(x，y)其中，x和y是两个向量或集合，函数返回在x中出现而在中没有出现的元素举个例子，在如下代码中:复制代码x <- c(1，2，3，4，5)y<-c(3，...4，5，6)setdiff(x，y)函数将返回[1]12，因为在x中出现但在y中没有出现的数字有1和2需要注意的是，这里的集合是指向量，并且setdiff()函数只会保留中不重复的元素如果想保留所有元素...，包括重复元素，则应使用 %in% 操作符或者 duplicated()函数 #####2.4.向量筛选(取子集)--看ppt##### x <- 8:12 #根据逻辑值取子集，中括号里是逻辑值T/F

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R语言-基础+向量

一、r语言基础图片二、数据类型数据类型：数值型（numeric)，字符型（character，必须加" "or' '），逻辑型（TRUE FALSE NA存在但未知）null 不存在判断数据类型的函数class...T)3.对两个向量的操作x = c(1,3,5,1)y = c(3,2,5,6)#(1)比较运算，生成等长的逻辑向量x == y y == x#(2)数学计算x + y#(3)连接paste(x,y,...、差集intersect(x,y) #交集union(x,y) #并集setdiff(x,y) #仅在x中有的结果setdiff(y,x) #仅在y中有的结果重点：%in%x %in% y #x的每个元素在...y中存在吗y %in% x #y的每个元素在x中存在吗图片4.向量筛选（取子集） []: 将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃x <- 8:12#根据逻辑值取子集x[x==10]x[x<12]x[...：中括号里是由x的下标组成的向量按条件挑选某个向量中两种类型的子集x为向量 y为条件x[x%in%y]5.修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值#改一个元素x[4] <- 40x#改多个元素x[c(1,5

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