1. 设定随机数种子,生成服从正态分布的伪随机数 #生成服从正态分布的伪随机数, 函数set. seed() 让结果可以重现,函数runif() 用来生成0到1区间上服从均匀分布的伪随机> runif(5)[1] 0. 8725344 0. 3962501 0. 6826534 0. 3667821 0. 9255909> runif(5)[...
scale(x) 将x 标准化 1.2 因子 一般来说,变量有数值型、名义型和有序型之分。 名义型变量是没有顺序关系的分类变量,例如人的性别、血型、民族等。而有序型变量是有层级和顺序关系的分类变量,如患者的病情(较差、好转、很好)。名义型变量和有序型变量在 R 中称为因子(factor)。 因子在 R 中非常重要,它决...
test1是直接读取的数据,而test2是经过scale函数处理后得到的数据,两者数据类型并不同,所以使用melt函数进行数据融合时会出现问题。 使用ggplot函数绘制聚类热图需要的数据格式同melt(test2)得到的结果,第一列为基因(特征),第二列为样本,第三列为对应表达量。 对于不需要标准化的数据,解决方法有两种: (1)改变scale函...
BigDecimal numTwo = numOne.setScale(2,BigDecimal.ROUND_UP);System.out.println("BigROUND_UP:"+numTwo);打印结果：SmallROUND_UP:3.33 BigROUND_UP:3.33 2、ROUND_DOWN：保留设置数字，后⾯所有直接去除 // ROUND_DOWN--保留设置数字，后⾯所有直接去除 BigDecimal num2 = num.setScale(2,B...
该函数允许你首先对预测因子进行标准化(set scale = TRUE)和中心化(set center = TRUE)(在这里的例子中,XX已经被中心化和标准化了)。 你可以用与使用lm()相同的方式使用pcr()函数。使用函数summary()可以很容易地检查得出的拟合结果,但输出结果看起来与你从lm得到的结果完全不同。
runif()#用来生成0到1之间上服从均匀分布的伪随机数runif(5)runif(5)随机数与之前的不一样set.seed(1234)#重现结果runif(5)set.seed(1234)runif(5)#随机数与之前的一样 使用MASS包的mvrnorm()函数可以生成多元正态数据,需要指定每组的数目、平均值,以及组间的协方差矩阵。
PS:可以使用scale()函数来将变量标准化到均值为0和标准差为1的变量,和第一个代码片段(df1)等价。 3. 寻找异常点 许多聚类方法对于异常值是十分敏感的,它能扭曲得到的聚类方案。 可以通过outliers包中的函数来筛选(和删除)异常单变量离群点。 mvoutlier包中包含了能识别...
数据的标准化用函数scale()来实现,默认情况下,其对矩阵或数据框的指定咧进行均值为0,标准差为1的标准化。 newdata<-scale(mydata) 要对每一列进行任意均值和标准差的标准化,可使用如下代码: newdata<-scale(mydata)*SD+M 其中M是想要的均值,SD是想要的标准差。
theme_set(theme_bw()) df <- expand.grid(1:30, 1:30) colnames(df) <- c("x", "y") df$z <- rnorm(900) p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, fill = z)) p + geom_raster() p + geom_raster() + scale_fill_continuous(low = "darkgreen", high = "orangered",...
> newdata <- scale(mydata) 5.2.3 概率函数 image.png 正态分布函数 image.png 1.设定随机数种子 在每次生成伪随机数的时候,函数都会使用一个不同的种子,因此也会产生不同的结果。你可以通过函数set.seed()显式指定这个种子,让结果可以重现(reproducible),也就是别人可以重复你的代码。下面的代码给出了一个...