f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,weibull:威布尔,gamma:伽玛,beta:贝塔 lnorm:对数正态,logis:逻辑分布,cauchy:柯西, binom:二项分布,geom:几何分布,hyper:超几何,nbinom:负二项,pois:泊松 signrank:符号秩,wilcox:秩和,tukey:学生化极差...
f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,weibull:威布尔,gamma:伽玛,beta:贝塔 lnorm:对数正态,logis:逻辑分布,cauchy:柯西, binom:二项分布,geom:几何分布,hyper:超几何,nbinom:负二项,pois:泊松 signrank:符号秩,wilcox:秩和,tukey:学生化极差...
segments(x0, y0, x1, y1) 绘制从点(x0,y0)到(x1,y1)的线 arrows(x0, y0, x1, y1, angle=30, code=2)绘制从点(x0,y0) 到(x1,y1)的箭头。当code=2以点(x0,y0)为基原点的箭头;当code=1以点(x1,y1)为基原点;当code=3双箭头,angle控制箭头张开的角度 abline(a, b) 添加以截距为a, ...
2. 动态聚类:K-means方法 算法: 1,选择K个点作为初始质心 2,将每个点指派到最近的质心,形成K个簇(聚类) 3,重新计算每个簇的质心 4,重复2-3直至质心不发生变化 Kmeans()函数 x = iris[,1:4] km = kmeans(x,3) 1. 2. 3. K-means算法的优缺点 有效率,而且不容易受初始值选择的影响 不能处理非...
rank 1. 2. 3. 4. 全部代码 注意:mvstats包是王斌会教授自编的因子分析包,需要自行从网络上下载安装 library(mvstats) library(psych) #KMO和Bartlette检验所需包 data<-read.csv('raw_data.csv') data1=data[,-1] #去除地区列 KMO(data1)
rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”。 order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置。 其中sort(x)等同于x[order(x)] 下面以一小段R代码来举例说明: > x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67) > sort(x) ...
mean.value = r.means, alpha = 0.05, font.size = 10, node.width=3, node.height=1) 相连接的算法,说明差别不显著。这个与上面的P值图,Rank图的结果是一致的。这个图不好看是因为这里举例用的P值调整方法非常powerful。 # 上图 跟 下图 中 算法的rank 如 C4.5 - 2.1 可以通过如下代码计算 ...
rank(x) #这个向量中对应元素的“排名” ## [1] 1.0 3.5 2.0 3.5 6.0 5.0 sort(x,decreasing = TRUE) #对向量进行排序 ## [1] 6 5 3 3 2 1 order(x,decreasing = TRUE) #对应“排名”的元素在原来向量中的位置 ## [1] 5 6 2 4 3 1 ...
rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”。 order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置。 其中sort(x)等同于x[order(x)] 下面以一小段R代码来举例说明: > x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67) > sort(x) ...
17、1 矩阵奇异值分解A为mn矩阵,rank(A)= r, 可以分解为:A=UDV,其中UU=VV=I。在R中可以用函数scd()进行奇异值分解,例如: A=matrix(1:18,3,6) A,1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,61, 1 4 7 10 13 162, 2 5 8 11 14 173, 3 6 9 12 15 18 svd(A)$d1 4.589453e+01 1.640705e+00 3.627301e-...