R语言课件2解析

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R语言(介绍)优秀课件

• splinesRegression Spline Functions and Classes
• statsThe R Stats Package
• stats4Statistical Functions using S4 Classes
• survivalSurvival analysis, including penalised likelihood.
• Base, stats包含所有固有的应用和数据 • 而其他的packages包含各统计学家自己
• tcltkTcl/Tk Interface
• toolsTools for Package Development
• utilsThe R Utils Package
.
12
Packages （网上）
• 网上还有许多
选择这个,下载软件包
.
13
所有这些Packages都是在base 和 stats package上添加的
.
6
下载R(/)
点击CRAN得到一批镜像网站
.
7
点击镜像网站比如ctex
.
8
选择base
选择这个,下载安装文件
.
9
R里面有什么?
.

Packages （每个都有大量数据和可以读写修改的
函数/程序）
• base The R Base Package • boot Bootstrap R (S-Plus) Functions (Canty) • class Functions for Classification • cluster Cluster Analysis Extended Rousseeuw et al. • concord Concordance and reliability • datasets The R Datasets Package • exactRankTests Exact Distributions for Rank and Permutation Tests • foreign Read Data Stored by Minitab, S, SAS, SPSS, Stata, Systat, dBase, ... • graphics The R Graphics Package • grDevices The R Graphics Devices and Support for Colours and Fonts • grid The Grid Graphics Package • KernSmooth Functions for kernel smoothing for Wand & Jones (1995) • lattice Lattice Graphics Interface • tools Tools for Package Development • utils The R Utils Package

R语言实战（第2版）——第2章-2.2数据结构

R语言实战（第2版）——第2章-2.2数据结构#R语言实战#第2章创建数据集#2.2 数据结构#P21 标量：只含一个元素的向量，用于保存常量f <- -3g <- "US"h <- TRUE#P21 向量：用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。

单个向量中的数据必须拥有相同的模式a <- c(1,2,5,3,6,-2,4) #数值型向量b <- c("one","two","three") #字符型向量c <-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE) #逻辑型向量a <- c("k", "j", "h", "a", "c", "m")a[3] #方括号返回给定元素所处位置的数值a[c(1,3,5)]a[2:6] #冒号用于生成一个数值序列a <- c(2:6)a <- c(2,3,4,5,6) #二者等价#矩阵：二维数组，每个元素有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）#matrix创建矩阵，ncol和nrow指定行和列的维度，dimnames行名、列名，byrow=T按行填充，byrow=F按列填充，默认按列填充#mymatrix <- matrix(vector,nrow=numble_of_rows, ncol = number_of_columns,byrow = logical_value,# dimnames = list(char_vector_rownames,char_vector_colnames))#P22 2-1创建矩阵y <- matrix(1:20,nrow = 5,ncol = 4)cells <- c(1,26,24,68)rnames <- c("R1","R2")cnames <- c("C1","C2")mymatrix <- matrix(cells,nrow = 2,ncol = 2,byrow = TRUE,dimnames = list(rnames,cnames)) #按行填充mymatrix <- matrix(cells,nrow = 2,ncol = 2,byrow = FALSE,dimnames = list(rnames,cnames)) #按列填充#使用下标和方括号选择矩阵的行列和元素x <- matrix(1:10,nrow = 2)x[2,]x[,2]x[1,4]x[1,c(4,5)]#数组：当维度超过2时，可以用数组代替矩阵#P23 2-3创建数组#myarray <- array(vector,dimensions,dimnames)#vector包含了数组中的数据，dimensions是数值型向量，给出了各维度下标的最大值，dimnames是可选的，各维度名称标签的列表dim1 <- c("A1","A2")dim2 <- c("B1","B2","B3")dim3 <- c("C1","C2","C3","C4")z <- array(1:24,c(2,3,4),dimnames = list(dim1,dim2,dim3))#使用方括号和下标选择数组中的元素z[1,2,3]#数据框：多种数据模式，包含数值型、字符型、逻辑型#mydata <- data.frame(col1,col2,col3,...)#P24 2-4创建数据框patientID <- c(1,2,3,4)age <- c(25,34,28,52)diabates <- c("type1","type2","type1","type1")status <- c("poor","improved","excellent","poor")patientdata <- data.frame(patientID,age,diabates,status)#P24 2-5选取数据框中的元素,下标和列名等价,美元符$列名patientdata[1:2]patientdata[c("diabates","status")]patientdata$agetable(patientdata$diabates,patientdat a$status) #生成列联表#在每个变量名前都输一边数据框名$太麻烦了，走一些捷径：attach()/detach()/with()summary(mtcars$mpg)plot(mtcars$mpg,mtcars$disp)plot(mtcars$mpg,mtcars$wt)#也可写成attach(mtcars) #将数据框添加到R的搜索路径中summary(mpg)plot(mpg,disp)plot(mpg,wt)detach(mtcars) #将数据框从搜索路径中移除#也可写成with(mtcars,{print(summary(mpg))plot(mpg,disp)plot(mpg,wt)})#with赋值仅在括号内生效，若需创建在括号外生效的变量，是用特殊赋值符号<<- with(mtcars,{nokeepstats <- summary(mpg)keepstats<<-summary(mpg)})nokeepstatskeepstats#实例标识符patientID <- c(1,2,3,4)age <- c(25,34,28,52)diabates <- c("type1","type2","type1","type1")status <- c("poor","improved","excellent","poor")patientdata <- data.frame(patientID,age,diabates,status,rs = patientID) #指定patientID作为打印输出和图形中实例名称所用变量#因子：名义和有序变量在R中称为因子diabates <- c("type1","type2","type1","type1")diabates <- factor(diabates)status <- c("poor","improved","excellent","poor")status <- factor(status,ordered = T) #1=excellent2=improved 3=poorstatus <- factor(status,order=T,levels = c("poor","improved","excellent")) #指定levels覆盖默认顺序sex <- factor(sex,levels = c(1,2),labels = c("male","female")) #数值型变量编码成因子，所有非1非2均被当做缺失值#P28 2-6因子的使用patientID <- c(1,2,3,4)age <- c(25,34,28,52)diabates <- c("type1","type2","type1","type1")status <- c("poor","improved","excellent","poor")diabates <- factor(diabates)status <- factor(status,ordered = T)patientdata <- data.frame(patientID,age,diabates,status)str(patientdata) #显示数据框的信息summary(patientdata) #区别对待不同类型变量#列表：R中最复杂的数据类型，是一些对象的有序集合。

[课件]RR2 大数据分析PPT

• 通常使用距离来衡量两个对象之间的相异度。 • 常用的距离度量方法有:
明考斯基距离（ Minkowski distance）:
d (i, j) q (| x x |q | x x |q ... | x x |q ) i1 j1 i2 j2 ip jp
其中 i = (xi1, xi2, …, xip) 和 j = (xj1, xj2, …, xjp) 是两个p维的数据对象, q是一个正整数。
• 在人工神经网络中，用计算机处理单元来模拟人脑的神经元，并将这些处理单元象人脑的神经元那样互相连接起来，构成一个网络。神经网络并非使用编程的方式让计算机去做某项工作，而是采用所谓“训练”的方法让神经网络进行“学习”。完成某项工作的正确动作，使得神经网络的某些连接或模式得到强化；而错误的动作则使神经网络的相应连接或模式不被强化。从而让神经网络“学会”如何去做这项工作。
• d(i,j) d(i,k) + d(k,j)
• 可以根据每个变量的重要性赋予一个权重
2018年12月1日星期六 Data Mining: Concepts and Techniques 13
K-平均算法
• 给定k，算法的处理流程如下:
1.随机的把所有对象分配到k个非空的簇中； 2.计算每个簇的平均值，并用该平均值代表相应的簇； 3.将每个对象根据其与各个簇中心的距离，重新分配到与它最近的簇中； 4.回到第二步，直到不再有新的分配发生。
当q = 1时, d 称为曼哈坦距离（ Manhattan
distance）
2018年12月1日星期六
d (i, j) | x x | | x x | ... | x x | i1 j1 i2 j 2 ip jp

《R语言入门经典》课件

《R语言入门经典》PPT 课件
本课件是基于畅销书籍《R语言入门经典》而制作的。将详细介绍R语言的基础知识、数据处理与分析、应用案例展示以及学习资源等内容。
书籍介绍
《R语言入门经典》概述
详细解读了R语言的核心概念和基础知识，适合初学者入门。
作者简介和背景
介绍了作者的专业背景和在数据分析领域的经验，增加了书籍的权威性。
数据分析过程和结果
详细描述了数据分析的步骤和结果，让观众了解如何使用R语言解决实际问题。
实际应用场景
展示了R语言在金融、医疗、商业等领域的应用场景，激发观众的灵感和创造力。
学习资源和进阶
学习资源推荐
• 优质教材和在线教程 • 精选网站和博客推荐 • 丰富的学习资料和代
码示例
进阶教程和学习路径
数据处理与分析
数据导入和清洗
示范了如何导入各种常见数据格式，并进行数据清洗和预处理。
数据可视化
展示了如何使用R语言创建各种精美的数据可视化图表，让数据更具说服力。
统计分析和建模
介绍了统计分析和建模的基本方法和技巧，帮助观众更好地分析数据。
应用案例展示
真实案例介绍
通过真实的数据案例，展示了R语言在各个应用领域中的实际应用效果。
书籍特点和目标读者
突出了书籍的特点，例如易懂的语言和实践案例，适合想要学习R语言的人群。
R语言基础知识
1
R语言简介
介绍了R语言的起源、发展和应用领域，激发了观众对R语言学习的兴趣。
2
安装与配置
演示了如何下载、安装和配置R语言环境，帮助观众快速开始。
3
基本语法和数据结构
讲解了R语言的基本语法和常用的数据结构，培养观众的编程能力。

《r语言课件》r语言第二课

读写数据文件1 读纯文本文件：read.table(), scan()read.table()读取表格形式的通常形式read.table(file, header=FALSE, sep=””,...)file所读的文件名，header数据表头，默认FALSE（有表头），sep数据分割符，通常为空格.rt<-read.table("houses.data") ############返回值为数据框rtclass(rt)rt<-read.table("houses.data", header=TRUE)######如果数据文件没有序号，所读的第一行为表头scan()读纯文本文件，返回一向量, 返回值可以是数值型、字符型、逻辑型、列表等。

w<-scan("Weight.data")z<-scan("h_w.data")######## h_w.data数据中有不同的属性，共10列，###### 1，3，5，7，9为长度，2，4，6，8，10为重量。

inp<-scan("h_w.data",list(height=0,weight=0))######将数据读出，并以列表的方式赋给变量inp,其中height ######和weight为列表inp的元素名称。

x<-scan() ##########不给函数名，则直接从屏幕读数据2 读取其他软件格式的数据文件这些软件有：SPSS, SAS, S-PLUS, Stata，调用foreign程序包，包含所需的函数x<-read.spss("educ_scores.sav") #######(SPSS软件)返回列表xread.spss("educ_scores.sav", to.data.frame=TRUE)#########返回数据框read.xport("educ_scores.xpt") #######(SAS软件)返回数据框read.S("educ_scores") #########（S-PLUS软件)返回数据框read.dta("educ_scores.dta") ########（Stata软件)返回数据框调用foreign程序包步骤：一步（选择“程序包”—>加载程序包）二步(选择“foreign”)3 读取Excel表格数据如果没有下载“RODBC”程序包，R无法直接读Excel格式（.xls）文件，需要转换成其他格式，然后读出。

R语言入门经典 ppt课件

笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
4
2020/12/2
5
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
2020/12/2
6
一R简介
2020/12/2
7
R语言的由来
R语言是从S语言演变而来的。
S语言是二十世纪70年代诞生于贝尔实验室，由Rick Becker, John Chambers, Allan Wilks开发。
基于S语言开发的商业软件Splus，可以方便的编写函数、建立模型，具有良好的扩展性，取得了巨大成功。
1995年由新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman 和Ross Ihaka，编写了一种能执行S语言的软件，并将该软件的源代码全部公开，这就是R软件，其命令统称为R 语言。
2020/12/2
8
R软件简介
R是开源软件，代码全部公开，对所有人免费。
R可在多种操作系统下运行，如Windows、MacOS、多种Linux和UNIX等。
package 'vegan' was built under R
version 2.9.1
2020/12/2
23
练习二安装并导入程序包
安装程序包程序包>从本地zip文件安装程序包调用程序包 library(vegan) library(ape)

R语言

在这里使用“环境”（environment）是为了说明R的定位是一个完善、统一的系统，而非其他数据分析软件那样作为一个专门、不灵活的附属工具。
R很适合被用于发展中的新方法所进行的交互式数据分析。由于R是一个动态的环境，所以新发布的版本并不总是与之前发布的版本完全兼容。某些用户欢迎这些变化因为新技术和新方法的所带来的好处；有些则会担心旧的代码不再可用。尽管R试图成为一种真正的编程语言，但是不要认为一个由R编写的程序可以长命百岁。
主窗口上方的一些文字是刚运行R时出现的一些说明和指引。文字下的：>符号便是R的命令提示符，在其后可输出命令；>后的矩形是光标。R一般是采用交互方式工作的，在命令提示符后输入命令，回车后便会输出结果。
在R朴素的界面下，是丰富而复杂的运算功能。
谢谢观看
S（和R）与其他主流的统计系统在本质上有一个很重要的不同。在S中，统计分析通常由一系列的步骤完成，同时将交互的结果存储在对象中。所以，尽管SAS和SPSS在一个回归或者判别分析中会给出丰富的输出结果，R只是给出一个最小的输出，而将结果保存在一个适当的对象中由R函数进行后续查询。
使用R最便捷的方式是在一个运行视窗系统的图形工作站上。这份指南就是为拥有这项便利的用户准备的。尽管我们绝大部分的内容都是来讲R环境的一般应用，我们还是会时不时的提到R在Xwindow系统下的应用。
CRAN
CRAN为Comprehensive R Archive Network（R综合典藏）的简称。它除了收藏了R的执行档下载版、源代码和说明文件，也收录了各种用户撰写的软件包。现时，全球有超过一百个CRAN镜像站。
安装
以下简述R FOR WINDOWS的安装和使用：
贝尔实验室美国总部下可以找到R的各个版本的安装程序和源代码。点击进入：Windows (95 and later)，再点击：base，下载SetupR.exe，约18兆，此便是R FOR WINDOWS的安装程序。双击SetupR.exe，按照提示一步步安装即可。

R语言基本数据结构(经典)PPT课件

[1] g b w j c z o d p q
Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
-
20
六、数组及矩阵
• 数组是带多个下标的、类型相同的元素的多维数据集合，类型有数值型、字符型、逻辑型、复数型等
• 矩阵为二维数组 • 一维数组并不等效为向量 • 除了类型和长度等基本属性外，数组还有
64M 128M 256M vender1 20 22 76 vender2 24 56 87
> Prices[,c(“64M”,“256M”)] 64M 256M
vender1 20 76 vender2 24 87
#通过维名访问数组
-
23
向量，数组的混合运算
规则:
• 1、表达式中各元素匹配时，总是从左到右。 • 2、在进行计算时比较短的向量会扩展数据以适
-
10
>gl(k,n) //k是水平数，n是每个水平重复的次数，有两个选项：length用来指定产生数据的个数，labels用来指定每个水平因子的名字
>gl(3,5)
>gl(3,5.4) #???????
-
11
2、随机序列
R可以产生多种不同分布下的随机数序列。 >sample(1:40,5) [1] 25 32 2 35 9 >sample(c("H","T"),10,replace=T) [1] "H" "H" "T" "H" "H" "T" "H" "H" "H" "H“

R语言PPT课件基础绪论

1.1为什么学习R语言
R语言主要优势
（3）算法覆盖广，软件扩展易
第一章绪论
1.1为什么学习R语言
R语言主要优势
（4）强大的社区支持
第一章绪论
作为一个开源软件，R背后有一个强大的社区和大量的开放源码支持，获取帮助非常容易。
比如国外比较活跃的社区有 GitHub 和 Stack Overflow等，通常R包的开发者会先将代码放到GitHub，接受世界各地的使用者提出问题，然后修改代码，等代码成熟后再放到CRAN上发布。
1．正确的数据思维观包括：数学思维、（）、逻辑思维。 2．（）是容易掌握的，但是（）却是很难培养的。 3．数学思维的两个特征是（）和（）。 4．常用统计量包括（）、（）、（）、（）。 5．从思维科学角度看统计思维可归类为（）、（）和（）。 6．把大脑中所描述的对象中的某些指标抽离出来并形成一种认识称为（）。 7．把事物切细了分析称为（）思维。 8．显微镜原理属于（）思维。 9．当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的表象背后，找出其有共同规律的特点。称为（）思维。 10．换位思考属于（）思维。
1.2 正确的数据思维观
统计思维
第一章绪论
(3)分析分析就是将研究对象的整体分为各个部分、方面、因素、
层次，并加以考察的认知活动，也可以通俗地解释为发现隐藏在数据中的“模式”和“规则”。
1.2 正确的数据思维观
统计思维
第一章绪论
(4)三者之间关系通过描述获取数据的细节，通过概括得到数据的结构，通
国内最活跃的R社区就属统计之都以及统计之都旗下的 COS论坛了。
1.1为什么学习R语言

《R语言入门》课件

VS
详细描述
描述性统计分析包括计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计指标，以及制作数据的频数分布表和直方图等可视化图表，帮助我们了解数据的分布情况和基本特征。
推断性统计分析
总结词
推断性统计分析是通过样本数据来推断总体特征和规律的方法。
详细描述
推断性统计分析包括参数估计和假设检验等统计方法，通过样本数据来估计总体参数和检验假设，帮助我们了解总体的情况和规律。
01
数据处理与可视化
数据导入与导
数据导入
R语言支持多种格式的数据导入，包括CSV、Excel、SQL数据库等。可以使用`readr`、`tidyverse` 等包来导入数据。
数据导出
R语言可以将处理后的数据导出为多种格式，如CSV、Excel、PDF 等。可以使用`writexl`、`officer` 等包来实现数据的导出。
01
R语言基础
R语言的安装与配置
总结词
R语言的安装与配置是学习R语言的第一步，需要了解如何下载和安装R语言，以及如何配置R语言的环境。
详细描述
首先，您需要从CRAN（Comprehensive R Archive Network）上下载适合您操作系统的R语言安装程序。然后，按照安装向导的指示进行操作，并确保在安装过程中选择正确的组件和设置。安装完成后，您需要配置环境变量，以便在命令行中运行R语言。
学习如何通过脚本调用外部程序和命令，以及如何将外部程序的输出作为R的数据源。
3
数据转换和格式化
掌握如何在不同编程语言之间转换和格式化数据，以确保数据的一致性和可比较性。
感谢观看
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR

R语言数据挖掘(第2版)课件：R的网络分析初步

《R语言数据挖掘(第2版)》
网络的定义表示及构建
网络分析的基础是网络的定义及表示，通常有两种相互联系的表示方式：图论表示方式、矩阵表示方式
图论表示方式：从图论角度看，网络由多个节点和节点间的连接（也称边）组成，是一种广义的图
网络可记为G=(N,E) 。网络G中沿着连接在不同节点间的移动，称为游走
相关R函数：
shortest.paths(graph=网络类对象名, v=起始节点对象, to=终止节点对象,mode=方向类型)
diameter(graph=网络类对象名 ,directed=TRUE/FALSE,unconnected=TRUE/FALSE)
《R语言数据挖掘(第2版)》
节点“中心”作用的测度
《R语言数据挖掘(第2版)》
R的网络可视化
网络可视化的核心是以怎样的外观轮廓展示网络，尤其对较为庞大的网络更为如此
合理安排网络外观轮廓的算法
最小分割法：目的是最小化连接间的交叉数最小空间法：基于几何意义上的空间距离，令空间距离较
近的节点摆放在相邻的位置上谱分解法：依据节点的特征向量中心度安排节点的位置树形/层次法：根据节点间的连接将节点安排成树形形状，
edge.betweenness(graph=网络类对象名)，可计算连接的中间中心度
《R语言数据挖掘(第2版)》
节点重要性的其他方面
结构洞
一个系统（网络）中，若某个成员（节点）退出系统，使得局部系统中的其他成员（节点）间不再有任何联系（连接）。从结构上看就像局部网络中出现了一个关系断裂的 “洞穴”，该成员称为一个结构洞
在网络G中，若一对节点被两个以上的连接相连，则称网络G存在多边
若网络G存在环或者多边，则称网络G为多重图。否则为简单图。网络的分析中，通常需将多重图简化为简单图后再研究

R语言及其简单应用(适合入门)ppt课件

24
Step6:使用strsplit()以空格为界把学生姓名拆分为姓氏和名字
25
Step7：把name分成Firstname和 LastName，加入到StuScore中。
Step8：order排序用以下代码实现：
26
step9:为ScienceScore绘制条形图
根据不同的分数等级，显示不同的颜色。代码如右图，条形图效果见下页。
8
安装和载入rvest包的过程
安装： install.packages”r vest” 载入： library集
（1）创建向量可用c()来创建。
10
(2)创建矩阵使用函数matrix()创建矩阵。如右图，创建一个5*4的矩阵。
11
（3）创建数组使用函数array()进行创建。
6
此外，Rstudio是R的集成开发环境，用它进行R编程的学习和实践会更加轻松和方便，可以通过网址： http://www.rstudio.co m/ide ，进入下载页面后会有Desktop和Server两个版本，下载Desktop版本。下载完成后页面见右图。
7
2.包
（1）什么是包？包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。计算机上存储包的目录称为库
14
(2)饼图使用函数pie()进行创建。相关代码如下图所示。图形示例如右图所示。
15
（3）直方图使用函数hist()进行创建。
下图为创建代码，右图为图例
16
（4）箱线图使用函数boxplot()进行创建。下图为代码，右图为图形示例
17
R在情报学中数据处理的
（4）创建数据框使用data.frame()创建。

基础篇下篇(二)常用数据分析工具R语言介绍PPT

政府部门及事北京市统计局、北京质量协会、国家减灾中心、国家知识产权局专利局等。业单位
行业分析师、市场研究员、咨询师、政府服务人员、公务员、医药统计分析师、算法工程师、软件工程师等等
R基础介绍
• 学习资源
信息技术局数据分析团队 ITＤＡ＠
下载

信息技术局数据分析团队 ITＤＡ＠
学习资源
信息技术局数据分析团队 ITＤＡ＠
• 网络资源
– – – – 官方网站() /R/R-doc/ /~gwding/R/R-Learn/
• 1998, S honored by ACM Software System Award( ) • 2011-07-18, R 2.13.1 (Release new version about every 3 months)
make,Java,The Apache Group,Tcl/Tk,NCSA Mosaic,World Wide Web,Remote Procedure Call,TCP/IP,PostScript,TeX,UNIX
/ – /bin/windows/base/
• 基本包
• 扩展包
– /web/packages/<*>/index.html
安装
信息技术局数据分析团队 ITＤＡ＠
注：若数据集很大(如1,000,000观测x200变量)，则可由 ODBC联接由数据库读入.
R的语法与数据结构
信息技术局数据分析团队 ITＤＡ＠
• 若你在R中建立了一些向量并试图想由它们生成框架，则可以使用 data.frame()，但需要同时cbind(). 例子： >x=c(42,7,64,9) >y=1:4 >z.df=data.frame(cbind(INDEX = y, VALUE = x)) >z.df INDEX VALUE 1 1 42 2 2 7 3 3 64 4 4 9 注 .df 只是为了提醒自己z.df是一个数据框架 INDEX和VALUE是重新命名的向量名字