b. read.table()。这个函数主要来打开TXT、CSV等文件。具体参数同read.csv().当然也存在一些区别，read.csv()默认的sep为逗号；read.table()在导入TXT数据的时候需要定义sep=‘分隔符’。 c. read.xlsx()。这个函数来源于R包“xlsx'。这个函数可以用来读入EXCL的表格，并进行运算。其中的主要参数sheetIndex=i就是选择哪张子表。具体不再演示。
Rickest Ricky 对Twitter内容做了一系列的文本分析处理，并把内容整理成博文发布到：https://medium.com/@rickykim78。本文是对他此项目第11部分的部分内容翻译，主要是通过CNN和word2vec进行文本分析，完整内容及代码可以在github上找到：https://github.com/tthustla/twitter_sentiment_analysis_part11/blob/ master/Capstone_part11.ipynb
https://cloud.tencent.com/developer/article/2353514
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
如果想知道读取后是什么数据结构，用class(变量名),不能输入文件名csv，不然是字符串，变量名一半不带“”，有“”的就是字符串
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后，相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来，我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言，保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
计算机语言的学习并不困难，关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单，学习者一带而过没有实际操作，之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境，实际操作所带来的感觉是无法替代的，其价值也是非常重要的。
距离上次R语言系列更新已经过去快一周了，先跟大家说声不好意思，实话实说更新速度的确慢了一点
· 新建project，一步一步规范建立，需要的文件放入建立的文件夹里，R才能识别
之前一直苦恼于ggplot函数无法制作雷达图，心想着既然饼图可以通过柱形图+极坐标模拟出来，为啥雷达图不行。 我尝试着用折线图+极坐标来模拟雷达图（之前在制作饼图和圆环图以及玫瑰图的时候就是这样做的）。 结果就粗线了以下不伦不类的图形： data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 三月底参加了中国人民大学统计学院海峡两岸数据挖掘研讨会，和大家简单聊了聊R语言在京东商城的数据挖掘应用。本来想接着写篇博文说明一下， 一直也没腾出时间，今天补上。 为什么要使用R语言 在互联网企业，在分析端使用闭源的商用软件几乎是不可能的，原因很简单：成本太高，不管是使用，还是研发及维护。 但我个人觉得这可能还不是最主要的原因，对于互联网企业来说，数据虽然获取更容易，但环境更为复杂。开源软件可以根据业务的变化 进行调整，但商
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。常被用于统计学、计量分析等领域。接下来讲一下我个人认为的R入门知识。
什么是R语言？ R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacO
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
本文作者： wopon_ 来源：36大数据 本文长度为1500字，建议阅读4分钟 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正! 1、Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据、问题
逻辑型 (logical)： TRUE-T FALSE-F NA 缺失值，存在但未知，null（不存在）
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上的软件挖掘的目的是利用数据挖掘的进步，为新上传的软件项目启用自动标记分配（重新推荐）。
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。
笔者寄语：情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高，笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。
推荐使用read.table函数读入txt文件，read.csv函数读入csv文件
在介绍了缺失值处理的方法之后，我们可以得到完整的数据集，但在进行数据分析之前，还需要对数据进行整理，下面我们将介绍数据整理的相关知识。
[]中括号里面的可以是逻辑值判断，可以是具体的值（即下标），可以是函数，可以是向量
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
注意：一定要经常检查数据，注意读取之后是数据框还是矩阵，取完列里面是数值还是字符，处理完是什么类型等等
在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，<运算。
在使用R语言过程中，每一步中都需要关注R语言的数据结构。数据结构是R语言中最重要的内容，也是最难的一部分，学会了这部分之后，R语言就不难了。很多时候，函数无法运行，都是因为数据结构的问题。在学习R语言数据结构之前需要首先了解下数据的类型。
在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中，我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。统计学上，一个时间序列即是一个随机过程的实现。时间序列按其统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列两类。在实际生活中遇到的序列，大多数是不平稳的。
用PCA做为GWAS的协变量，相当于将品种结构考虑进去。它类似将不同品种作为协变量，或者将群体结构矩阵Q作为协变量。
这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法，主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
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.
R语言中，矩阵是如何除以向量的？。。。。。。。。。。。。。。。。。从Normalize引发的思考（表达矩阵除以一个等列长的向量）
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
R是现今最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。它是自由的开源软件，并同时提供Windows、Mac OS X和Linux系统的版本。在接下来的时间，我将把掌握、精通这个软件所需的技能学习过程以系列文章的形式发表，记录我的学习过程，供大家参考，一起有效地使用它分析自己的数据。工欲善其事必先利其器，学习R语言数据分析，第一步自然是R安转。R可以在CRAN上免费下载，安装过程可以参考我前面的视频教程
输入后会在Rstudio右上角框框Environment中显示，在控制台中输入x，回车后就会显示1+4的值，即5。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
hello，hello！各位小伙伴们大家好，我是大家的小编豆豆，最近因为南京疫情，导致很多学校被封了，很多实验样品进不来，所以很多做实验的同学开始学生信。前两天，我妹妹在做GEO数据分析时遇到一点问题，就是将芯片数据的探针ID转化为Gene ID。小编以前也是学数据挖掘出身，知道这个是小伙伴们做GEO数据挖掘的第一道坎，今天小编就来写一个函数帮助小伙伴们快速的解决这个问题。
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。
上一篇（R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理））讲解了LSH的基本原理，笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢？
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。
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