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RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题

一般的聚类方式，比如K-mean均值是比较常用的聚类方法（可见笔者的其他博客——R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理）。当然聚类之前，需要进行数据标准化（scale函数）。...> km$centers R F M 1 3.4550549 -0.2956536 0.4491234 2 -0.1604506 1.1148015...0.4491234 [3,] 3.455055 -0.2956536 0.4491234 [4,] 3.455055 -0.2956536 0.4491234 欧式距离是公式=sqrt(rowSums...((Data-x1)^2)) x2=matrix(km$centers[2,], nrow = 940, ncol =3 , byrow = T) juli2=sqrt(rowSums((Data-x2...)^2)) x3=matrix(km$centers[3,], nrow = 940, ncol =3 , byrow = T) juli3=sqrt(rowSums((Data-x3)^2)) dist

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单细胞差异分析之pseudobulk的3种实现方法

首先是rowSums方法这个是非常容易理解的，我在之前分享了：单细胞层面的表达量差异分析到底如何做，也是这样举例：前面的 compSce是一个seurat对象，它里面的comp是表型是两个分组，然后...cbind,lapply(names(bs), function(x){ # x=names(bs)[[1]] kp =colnames(compSce) %in% bs[[x]] rowSums...Sys.time() ## take a look dim(mat.summary) 然后 https://github.com/neurorestore/DE-analysis/blob/master/R/...functions/run_DE.R 就是使用了另外一套语法体系： # process data into gene X replicate X cell_type matrices mm...这个代码实在是太复杂了，我仅仅是节选部分给大家看看，因为它考虑到的各种因素非常多，但是本质上还是表达量矩阵的提取和加和，是rowSums方法。。。

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R优雅绘制小样本间相关性网络图

一次性付费，您就可以长期享受到持续更新的资源，有效地提升您的R语言应用能力。...R包 library(tidyverse) library(ggraph) library(Hmisc) library(igraph) 加载R函数 source("corrr.R") df % column_to_rownames(var="id") %>% filter(rowSums(.) >= 2) 计算相关性 df_cor <-...corrr(t(df)) df_cor_r r df_cor_p <- df_cor$P df_cor_r[df_cor_p>0.05|abs(df_cor_r)<0.7] = 0...#788FCE", TRUE ~ "gray" ), width = abs(weight) * 2.5 ) 构建点数据 node_sizes % rowSums

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TCGA背景知识及数据整理

TCGA数据下载_便捷"output: html_documenteditor_options: chunk_output_type: console--- ```{r...echo = TRUE,message = F,warning = F)``` ### 1.查看TCGA的33个project ```{r}...和临床信息数据，下载下来放在工作目录下 https://share.weiyun.com/ZMQdPBLC 密码：xjlshh ```{r}...```{r}exp1 = exp[rowSums(exp)>0,]nrow(exp1)``` #### 常用过滤标准2(推荐)：...```{r}exp1 = exp[rowSums(exp)>0,]nrow(exp1)``` #### 常用过滤标准2(推荐)：

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

#列出代码记录 history(25)#列出最近的25条记录 save.image()#保存二.换电脑后，包的移动 Rpack R包...","R2","R3","R4") cnames <- c("C1","C2","C3","C4","C5") dimnames(m)=list (rnames,cnames) 4.3 矩阵索引 m <...","C1"] 4.4 矩阵的运算 m+1#矩阵m中每一个元素都加1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans(m) 4.5 矩阵中的函数 diag...2.54) transform(women, cm = height*2.54)#新增一列，列名为cm worldphones <- as.data.frame(WorldPhones) rs rowSums...a)#测试向量a里面含元素NA吗 sum(a,na.rm = TRUE) mean(a,na.rm = TRUE)#按49个数来计算 colSums(is.na(sleep))#计算每一列缺失值数目 rowSums

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R||R语言基础（三）_R包

今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...#务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com.../s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test R语言基础，你应该能够入门R了，渐渐的也要自己去学会看帮助文档，去搜报错，还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗？ ?...+命令 #搜命令帮助文档 help(package='R包') #搜R包帮助文档如果你能独立处理这些问题，那么恭喜你，你的R应该没问题啦！应该没问题了！！！！吧？

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几种加快R语言运算的方法

提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等....实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法. 1, 向量化 R语言允许用户进行向量化编程, 这样速度更快....}) user system elapsed 0 0 0 head(dat);head(dd2) 速度由0.3s到0.02s 2, 预分配内存 R语言是动态分布内存的...尽量转化为matrix格式使用matrix dat = matrix(rnorm(1e4*1000),1e4,1000) dd = as.data.frame(dat) system.time( rowSums...(dd)) user system elapsed 0.05 0.00 0.05 使用data.frmae system.time( rowSums(dat)) user

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「R」R Docker 教程

原英文网址：http://ropenscilabs.github.io/r-docker-tutorial ❞ ? 这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。...想象一下，你正在 R 中进行分析，然后将代码发送给朋友。你的朋友在完全相同的数据集上运行此代码，但结果略有不同。这可能有多种原因，例如操作系统不同，R 软件包的版本不同等。...docker run --rm -p 8787:8787 -v /Users/tiffanytimbers/Documents/DC/r-docker-tutorial:/home/rstudio/r-docker-tutorial...第三课：安装 R 包在 RStudio 内安装 R 包这跟我们使用 RStudio 桌面版没什么区别，试试运行： # install package install.packages('gapminder...安装 R 系统外部依赖许多 R 包有外部依赖，如 GSL, GDAL, JAGS，为了安装它们，你需要进行如下的操作： docker ps # find the ID of the running container

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R」R 的函数

函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。 args函数可以用来查看函数包含了哪些参数，args返回一个函数类型的对象，函数体为NULL。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作，formals函数是一个很好的工具，它会返回一个配对列表对象（对应参数名和设定的默认参数值）。...注意，formals函数仅能运行在R写的函数上（类型为closure的对象），而不能在内嵌函数（bulti-in function）上运行。...例如： > f.formals$y <- 3 > formals(f) <- f.formals > args(f) function (x, y = 3, z = 2) NULL R提供了一个非常方便的函数...加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var，那么R会在全局环境中指定var的值为value。

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R: Getting Into Project of R

:star: what is an r project include in r studio?...with a specific R project....easier to work on and manage your R projects....:star: compare r with python :stars: r Here is a simple R demo code that creates a vector of numbers,...In R, the c function is used to create vectors.

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R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据

p=21978 本文将介绍如何在R中用rstan和rjags做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据...近来，STAN和它对应的R包rstan一起进入了人们的视线。STAN使用的算法与WinBUGS和JAGS不同，它改用了一种更强大的算法使它能完成WinBUGS无法胜任的任务。...is.na(Y+rowSums(X))] X rowSums(X)),] n <- length(Y) p <- ncol(X) ## [1] 3111 p ## [1] 15 X <- scale(X)...为预测预留的地区 Xp <- X[test,] 选举数据的探索性分析 boxplot(X, las = 3 image(1:p, 1:p, main = "预测因子之间的相关性") 点击标题查阅往期内容 R语言中的

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🤩 scRNA-seq | 吐血整理的单细胞入门教程（数据格式和处理）（四）

1写在前面我们还是在正式进行代码操作前想几个小问题：如何将单细胞数据导入R中？不同类型的数据/信息（如细胞信息、基因信息等）是如何存储和操作的？...row (feature) summaries rowSums(counts(tung)) # sum rowMeans(counts(tung)) # mean rowSds(counts(tung...cell_filter = 25000 # check一下 table(cell_filter) 10.2 过滤基因 gene_filter rowSums...rowSums(counts(sce)) > x # 对基因进行滤过，Total counts per gene greater than x....rowSums(counts(sce) > x) > y # 对基因进行过滤，Genes with at least y cells having counts greater than x. ---

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R学习 R包

R包多个函数的打包存放相应的R包可实现特定的分析功能 R包包含函数、数据、帮助文件、描述文件安装 R包来源有CRAN、Bioconductor、GitHub install.packages(tidyr...载入包时回答提示信息尽量no* 已经安装的包，可直接调用其中的函数 pheatmap::pheatmap(volcano)#包名::函数名 library(pheatmap) pheatmap(volcano) 学习R包的使用

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生信技能树数据框data.frame练习1

：生信技能树练习题大全：http://www.biotrainee.com/thread-1754-1-1.html by Jimmy老师向量（vector）和数据框（data.frame）是R语言用于生信分析时最常用且最重要的两种数据类型...题目链接：https://www.r-exercises.com/2016/01/04/data-frame-exercises/ 答案链接：https://www.r-exercises.com/2016...自己答案 class(VADeaths) dfv=as.data.frame(VADeaths) dfv$Total=rowSums(dfv) #rowsums是查找后得知的 #不会排序标准答案 class...,'Infant.Mortality']=NA dfs2['Total',]=colSums(dfs2) newvariable=dfs2$Examination[1:(nrow(dfs2)-1)]/rowSums...分析最后一个取比例，我自己是把简单的事情复杂化，因为想避开Total/Total这一项；另外Total examination可以直接用df"Total", "Examination"选取，没有必要用rowSums

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usearch教程-OTU表抽平

结果输出文件日志说明：本次的抽平的otu数目是50000，有四个样本的OTU数目没有50000，所以抽平之时会将这四个样本删除，有22个OTU抽平之后的总丰度为0，所以将这OTU删除 3.使用R语言检验数据是否进行抽平...# 加载R包 suppressPackageStartupMessages(library(dplyr)) suppressPackageStartupMessages(library(vegan))...show_col_types = F) %>% column_to_rownames(var = '#OTU ID') colSums(otu_dat) %>% sort() # 丰度最低的5个OTU rowSums...show_col_types = F) %>% column_to_rownames(var = '#OTU ID') colSums(rarefy_dat) %>% sort() # 丰度最低的5个OTU rowSums...rrarefy(t(otu_dat),50000) %>% t() %>% as.data.frame() colSums(vega_raryfy) %>% sort() # 丰度最低的5个OTU rowSums

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预测三分类变量模型的ROC介绍

https://stackoverflow.com/questions/59205776/random-forest-svm-and-multinomial-logistic-regression-with-r...Source： https://www.r-bloggers.com/2016/03/computing-classification-evaluation-metrics-in-r/ ## basic...nrow(cm) # number of classes diag = diag(cm) # number of correctly classified instances per class rowsums...) # number of instances per class colsums = apply(cm, 2, sum) # number of predictions per class p = rowsums...classes ## Accuracy accuracy = sum(diag) / n accuracy precision = diag / colsums recall = diag / rowsums

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如果你一定要TCGA数据库的转录组测序的TPM表达量矩阵，不妨自己进行转换啊！

t2=genes_txdb[subjectHits(o)] t1=as.data.frame(t1) t1$geneid=mcols(t2)[,1] # 如果觉得速度不够，就参考R语言实现并行计算...4,1:4] 后续也可以对这样的TPM矩阵，进行一些过滤，一些归一化，可视化比如：代码如下所示： # Removing genes that are not expressed table(rowSums...matrix with TRUEs and FALSEs head(keep.exprs) # Summary of how many TRUEs there are in each row table(rowSums...keep.exprs)) # we would like to keep genes that have at least 2 TRUES in each row of thresh # keep rowSums...(keep.exprs) >= round(dim(mat_tpm)[2]*0.1) # keep rowSums(keep.exprs) >= 0 keep rowSums(keep.exprs

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R语言中各种数据类型常见运算的函数

矩阵运算常用函数表函数用途 colSums() 列求和 colMeans() 列求均值 rowSums() 行求和 rowMeans() 行求均值 rbind() 按行合并两个矩阵 cbind()...> r = matrix(rnorm(16),4,4) > apply(r,1,mean) [1] 1.0385814 -0.1162673 0.5067128 0.1160023

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跟着Nature学数据分析：R语言iNEXT包估计物种数并使用ggplot2作图展示结果

taxa.txt') inDF <- inDFmeta 对数据集进行过滤他这里自定义了一个函数，很长很长，这里把他自定义的函数准备到一个文件里，然后加载 source("filterMetaGenomeDF.R"...dag3S.t <- t.data.frame(dag3S) dag3S.t.pa <- dag3S.t dag3S.t.pa[dag3S.t.pa > 0] <- 1 dag3S.t.pa.rs rowSums...(dag3S.t.pa) 使用iNEXT包进行计算 iNEXT包的帮助文档 https://cran.r-project.org/web/packages/iNEXT/vignettes/Introduction.html...dag3G.t <- t.data.frame(dag3G) dag3G.t.pa <- dag3G.t dag3G.t.pa[dag3G.t.pa > 0] <- 1 dag3G.t.pa.rs rowSums

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「R」R Docker 教程（续）

❝接「R」R Docker 教程❞ 第五课：Dockerfile 前面我们学习了一个可以在 Docker 中运行 RStudio 的基础镜像，学习如何使用 docker commit 修改镜像的内容。...接下来，让我们基于该基础镜像添加一层，让 gapminder 提取安装好可以直接使用： RUN R -e "install.packages('gapminder', repos = 'http://cran.us.r-project.org...保存你的 Dockerfile，返回终端，现在我们可以利用下面的命令构建一个自定义镜像： docker build -t my-r-image ....-t my-r-image 指定镜像名字（要小写），. 指定构建镜像所需要的资源来源，这里指当前目录。...这一次我们使用指定的 R 版本，通过这里[1]查看所有可获取的镜像列表。版本标签在可重复性分析中非常有用。

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RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题

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R优雅绘制小样本间相关性网络图

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几种加快R语言运算的方法

「R」R Docker 教程

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