R的使用 在Rstudioy中新建项目（R project） File-New Project-New Directory-New Project-Directory name-Creat...看报错信息关键词 错误（Error） Error：后出现unexpected...代表代码写错啦！ 错误（Error） could not found function......代表函数写错了或者还没有加载这个函数，function就是函数 错误（Error） object..not found 没有对象，代表函数写错了(忘加" "等 ) 错误（Error): no such...= 比较运算 多个逻辑条件的连接与&、或|、非！ !(4>5) !(4>5) #!...() score <- c(50,20,40,55,60) names(score) <- c("a","w","q","f","g") names(score)[score>54] #向量取子集 删除
发现自己的R语言的基础还是相对弱很多的，通过对前面的肺癌单细胞文章代码的学习，也在巩固自己的R基础。今天是需要对昨天test的icitools的R包进行自己的数据分析。...names_to：一个字符向量，指定要根据存储在 cols 指定的数据的列名中的信息创建一个或多个新列。如果长度为 0，或者如果提供了 NULL，则不会创建任何列。...names_sep 采用与单独（）相同的规范，可以是数字向量（指定要中断的位置），也可以是单个字符串（指定要拆分的正则表达式）。...names_ptypes, values_ptypes：（可选）列名-原型对的列表。或者，可以提供一个空原型，它将应用于所有列。...names_transform, values_transform：（可选）列名-函数对的列表。或者，可以提供一个函数，该函数将应用于所有列。如果您需要更改特定列的类型，请使用这些参数。
，行名## [1] "1" "2" "3" "4"colnames(df1)#返回向量，列名## [1] "gene" "change" "score"#修改数据框就是修改向量#改行名和列名rownames...(df1) <- c("r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames(df1)[2] <- "CHANGE"数据框取子集取子集的本质还是按位置或者按逻辑值#筛选数值型df1...install.packages("stringr")包是否下载成功的唯一标准是library()没有error，当提示package not available时，原因可能为：1.名字写错；2.安装命令错误...("data/input.csv",header = T,row.names = 1,sep = ",")#sep:"," " " ";" "/t"read.table()library(data.table...)input <- fread("data/input.csv",header = T,row.names = 1,sep = ",")Tips：输出文件时不要覆盖原文件需要用非proj的文件夹内的文件时
我想关于代表性至少满足这样一个条件：无论非代表性点存在多少，存在与否都不会影响我们的决策结果。显然如果仍旧使用KNN算法的话，是不会存在训练集的点不是代表点的情况。...我这里不打算讨论具体的算法，因为这些东西完全可以参阅july大神的《支持向量机通俗导论》，我们这里只是介绍遇到问题时的想法，以便分析数据时合理调用R中的函数。...我们一个自然的办法就是允许分类有一部分的错误，但是错误不能无限的大。我们使用一个松弛项来分类数据。最优化问题转变为： ?...运行代码： [plain] view plaincopyprint setwd("D:/R/data/digits/trainingDigits") names<-list.files("D:/R/...data/digits/testDigits") names<-list.files("D:/R/data/digits/testDigits") data<-paste("train",1:1934
第一部分 变量重编码 在很多时候，我们需要对数据进行分类，比如根据血糖值将患者分成糖尿病组与非糖尿病组，亦或者按照年龄将样本分为老年人，中年人和青年人等等，这些就需要我们对数据进行重新编码。... 65, c("older"), c("younger")) # 大于65岁为老年组，其余为青年组 mydata #查看数据 # 在R中我们通常用[]来对数据进行索引...第二部分 变量重命名 在R中你既可以采用编程的方式对变量进行重命名，也可以采用像SPSS那种的交互方式来修改变量名，这里推荐使用编程的方式来对变量进行重命名。...sex) # 用向量构建新的数据框 # 查看数据框的列名 names(mydata) # [1] "x1" "x2" "age" "sex" # mydata <- rename(mydata,...c(x1="ID"))names(mydata)#[1] "ID" "x2" "age" "sex" # 当然你也可以直接使用names()这个函数来对变量重命名 names(mydata) <-
数据读入 首先，我们需要将来自 MACS2 的峰值调用读取到 R 中。...（伪装成 .xls 函数）并使用循环将它们作为 data.frames 列表导入到 R 中。...gsub() 函数接受要替换的文本、替换文本和要替换的字符向量。...names(macsPeaks_GRL) macsPeaks_GRL 2....复杂重叠 当处理大量峰时，我们通常会定义一个逻辑矩阵来描述我们的非冗余峰出现在哪些样本中。 首先，我们使用循环为每个样本中出现的非冗余峰生成一个逻辑向量。
无法应用于高维数组 解决方法：where # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as np_random ''...1)) print(arr.cumprod(0)) print(arr.cumprod(1)) 利用数组进行数据处理 用于布尔型数组的方法 sum对True值计数 any和all测试布尔型数组，对于非布尔型数组...print('矩阵消元') print(mat) q, r = qr(mat) print(q) print(r) # TODO: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference...用于按行堆叠') print(np.r_[arr1, arr2]) print('c_用于按列堆叠') print(np.c_[np.r_[arr1, arr2], arr]) print('切片直接转为数组...') print(np.c_[1:6, -10:-5]) 例题 例题分析 距离矩阵计算 给定m × n阶矩阵X，满足X = [x 1 , x 2 , ... x n ]，这里第i列向量是m维向量。
://cloud.tencent.com/developer/article/2353514title: "xiaohe"output: html_documentdate: "2023-11-01"R...row.names 参数设置为 1，您可以指定数据框中的第一列作为行名。...[1] "data.frame"exp=as.matrix(re2)#strsplit(fs, "_", simplify=T) 是将字符串 fs 按下划线 _ 分割，并将结果转化为简单数据结构（如向量...然后取分割后向量的第一列#第二种方法#re3=lapply(fs,function(f){# read.delim(paste0("GSE106899_RAW/",f),row.names = 1)#...#1，函数会应用于矩阵的每一列（即，横向）。 #2，函数会应用于矩阵的每一行（即，纵向）。
使用readr进行数据导入 本文将介绍如何使用readr包将平面文件加载到 R 中，readr 也是 tidyverse 的核心 R包之一。...我们将重点介绍read_csv() 函数，不仅因为 CSV 文件是数据存储最常用的形式之一，还因为一旦掌握 read_csv() 函数，你就可以将从中学到的知识非常轻松地应用于 readr 的其他函数。...read_csv()函数中包含的参数如下： read_csv( file, col_names = TRUE, col_types = NULL, locale = default_locale...如果col_names是一个字符向量，这些值将被用作列的名称，并且输入的第一行将被读入输出数据帧的第一行。缺少(NA)列名将产生一个警告，并被填充为哑名X1, X2等。...默认的区域设置是以美国为中心的(如R)，但您可以使用locale()创建自己的区域设置，控制默认时区、编码、十进制标记、大标记和日/月名称等内容。 na 字符串的字符向量，解释为缺少的值。
Milvus Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，支持使用多种 AI 模型将非结构化数据向量化，并为向量数据提供搜索服务，可广泛应用于图像处理、机器视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统以及新药发现...具体实现方式是： 通过深度学习模型将非结构化数据转化为特征向量，并导入 Milvus 库。 对特征向量进行存储并建立索引。 接收到用户的向量搜索请求后，返回与输入向量相似的结果。 ?...id，为了后面检索时方便根据特征向量 id 查找其对应的图片，需要存储每个特征向量的 id 和其对应图片的对应关系： for i in range(len(names)): cache[ids...[i]] = names[i] return "Load finished" 3....其充分利用现代处理器的并行计算能力，助力用户高效完成非结构化数据检索。
GaussianNB() clf = clf.fit(iris.data, iris.target) y_pred=clf.predict(iris.data) print("高斯朴素贝叶斯，样本总数： %d 错误样本数...先验平滑因子 \alpha \ge 0 应用于在学习样本中没有出现的特征，以防在将来的计算中出现0概率输出。...BernoulliNB() clf = clf.fit(iris.data, iris.target) y_pred=clf.predict(iris.data) print("伯努利朴素贝叶斯，样本总数： %d 错误样本数...幸运的是，X中的大多数值都是0，基于这种原因，我们说词袋是典型的高维稀疏数据集，我们可以只存储那些非0的特征向量。...print(predicted) # 预测类别 [3 1]，一个属于3类，一个属于1类 for doc, category in zip(docs_new, predicted): print('%r
每种类型的输出都有一个相应的函数： map()用于输出列表 map_lgl()用于输出逻辑型向量 map_dbl()用于输出双精度型向量 map_chr()用于输出字符型向量 每个函数都使用一个向量（注意列表可以作为递归向量看待...）作为输入，并对向量的每个元素应用一个函数，然后返回和输入向量同样长度的一个新向量。...这样，修改后的函数就不会抛出错误，相反，它总是返回由下面两个元素组成的列表： result - 原始结果。如果出现错误，那么它就是NULL error - 错误对象。...$cyl) %>% map(~ggplot(., aes(mpg, wt)) + geom_point()) paths = stringr::str_c(names(plots), ".pdf...reduce()函数使用一个“二元函数”（即两个基本输入），将其不断应用于一个列表，直到最后只剩下一个元素。
对于任意给定的一个非负矩阵V，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得满足 ，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。...img 矩阵V分解为左矩阵W和右矩阵H，可理解为原始矩阵V的列向量是H中的所有列向量的加权和，对应的权重系数则是W的列向量的元素，所有H称为基矩阵，W称为系数矩阵。...首先H1不能把类别分开，这个分类器肯定是不行的；H2可以，但分割线与最近的数据点只有很小的间隔，如果测试数据有一些噪声的话可能就会被H2错误分类(即对噪声敏感、泛化能力弱)。...=1,check.names=F) Y <- read.table(mixture_file, header=T, sep="\t", check.names=F) Y <- Y[!...通过model运算1000次得到随机样本的权重W，相关系数r与标准差rmse，并将结果进行运算得到p值 将1000次的p值进行排序，采用最小非零p值的结果作为预测结果
---- 下面分别采用的是k近邻算法（KNN）和支持向量机(SVM)算法实现的手写数字识别。...= [str(i) for i in range(0,10)] print(classification_report(y_test, y_predict, target_names=target_names...但当 K 值更大时，错误率会逐渐增高。在本模型中，当 k=3 时模型得错误率最低。...SVM 接下来使用支持向量机对进行模型训练 from sklearn import svm # 创建SVC/Support Vector Classification/支持向量机分类器模型 svc_model...= [str(i) for i in range(0,10)] print(classification_report(y_test, y_predict, target_names=target_names
写在开头 最近在复习数据挖掘课程内容，hhh确实是兜兜转转从去年学到了今年 去年的课程笔记整理：#R语言数据挖掘 今年重新学习一遍，所以准备补充一些知识点，以及找几个GEO芯片数据实战分析一下。...apply()函数 apply()一般用于处理矩阵/数据框，返回通过将函数应用于数组或矩阵的边距而获得的向量或数组或值列表。...的每一行求和 #批量画图 par(mfrow = c(2,2)) apply(iris[,1:4], 2, plot) lapply()函数 lapply返回与X长度相同的列表，其中的每个元素都是将FUN应用于...lapply是apply()函数的变种，主要用于处理列表/向量（列表/向量没有行和列的概念，所以会比对矩阵/数据框的操作更简单一些），也更适用于批量读取数据或者处理统计数据 基本语法为： lapply(...NAMES = FALSE)与lapply(x, f)相同。 Vapply类似于sapply，但它有一个预先指定的返回值类型，因此使用它可能更安全(有时更快)。
格式化输出 format() 函数可以将一个数值型向量的各个元素按照统一格式转换为字符型。...比如： > class(format(1.0)) [1] "character" 但不同于as.character()，format 函数可以控制输出的精度和宽度： nsmall 控制非科学记数法显示时小数点后的至少要有的位数...C 语言输出格式转换为字符型向量。...: %s, teles: %s", name, tele) [1] "names: 李明, teles: 13512345678" "names: Tony, teles: 66666666"...自带数据集 无论是R 的base 包，还是像tidyverse 套件中的数据处理相关的R 包，都提供了很多数据集，便于我们的实战。
如何用函数批量导入文本，并且能够留在R的环境之中?循环用read.table，怎么解决每个文本文件命名问题？ list函数能够有效的读入，并且存放非结构化数据。...reviewpath <- "F:/R语言/train2" completepath <- list.files(reviewpath, pattern = "*.txt$", full.names =...，需要关闭这功能； colnames修改列名，还有names也可以达到同样的效果。...nchar(sentence) < 2] #`nchar`函数对字符计数，英文叹号为R语言里的“非”函数 代码解读：在进行二级清洗的过程中，需要先转化为向量形式，as.vector； 字符数过小的文本也需要清洗...形成一个与原序列的等长的波尔值向量，“非”函数将布尔值反向就可以去除停用词。 stopword[!
首先将删除链接，非字母数字字符和标点符号。还会将所有字符转换为小写字母。...作为最后的预处理步骤，将一个词干分析器应用于文档，以将各种单词时态和变形转换为标准化词干。这将产生一些出现屠杀的词干（即图像→图像和商业→商业），但是人类通常很容易识别真正的根。...为了开始，将文档语料库转换为TFIDF稀疏向量表示，并将SVD（单值分解）应用于稀疏语料库矩阵。...下一个要尝试的算法是NMF（非负矩阵分解）。该算法与SVD非常相似。有时它会产生更好的结果，有时会更糟。现在就看看吧。...至于随机性，这可以通过向输入添加随机8维向量来合并。为了稳定随机性的大小，应该将该随机向量缩放到用户输入向量的距离。 最后要考虑的事情。使用for循环计算输入和每个可能输出之间的余弦距离将非常慢。
wordnetnltk.download('omw')word = "空调"for each in wordnet.synsets(word, lang='cmn'): print(each.lemma_names...random insertion(RI)：随机选取句子中的一个非停用词的词语，随机选取这个词语的一个近义词，将近义词随机插入到句子中，做n次。...同义词替换已有，其他三个方法，说实话，可用性不高，里面会生成很多错误的query。 由于随机替换、交换、删除会让原本序列化的句子的序列变得不重要，模型更关注某些词语是否出现，增加模型误识别风险。...，应用于图像中，将两幅图片随机按照比例组合合成为新的图片。...Guo et al将其应用于NLP之中。
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