求助 用R语言做PLS分析的代码或方法

Python015

求助 用R语言做PLS分析的代码或方法,第1张

princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算 当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算 用相关系数矩阵计算就相当于先标准化,在进行主成分分析 用。

图有一个类' Igraph '。下面是一个示例,一个使用make_ring创建的环形图:

如果想查看图形的边,可以使用print_all函数:

要创建具有给定结构的小图形,graph_from_literal函数可能是最简单的。它使用R的公式界面,它的手册页包含了许多示例。另一种选择是graph函数,它直接接受数值顶点id。graph.atlas从 Graph Atlas创建图,make_graph 函数可以创建一些特殊的图。

igraph中有很多用于创建图的函数,有确定性的,也有随机的随机图构造器称为‘games’。

要从字段数据创建图,graph_from_edgelist、graph_from_data_frame和graph_from_adjacency_matrix可能是最好的选择。

igraph包括一些经典的随机图,如Erdos-Renyi GNP and GNM graphs (sample_gnp, sample_gnm),以及一些最近流行的模型,如preferential attachment (sample_pa) and the small-world model (sample_smallworld)。

对于边也是一样,边id总是在1到m之间,m是图中边的总数。

顶点和边在igraph中都有数值的顶点id。顶点id从1开始,总是连续的。即对于一个有n个顶点的图,顶点id在1到n之间。如果某些操作改变了图中的顶点数,例如通过induced_subgraph创建了一个子图,那么顶点将重新编号以满足这个条件。

在igraph中,可以将属性赋给图的顶点或边,或者赋给图本身。igraph提供了基于属性值选择一组顶点或边的灵活构造,有关详细信息,请参阅vertex_attr、V和E。

一些顶点/边/图属性被特殊处理。其中一个是“name”属性。这用于打印图形,而不是数字id(如果存在)。在所有igraph函数中,顶点名称也可以用来指定一个向量或顶点集。例如,度有一个v参数,它给出了度被计算的顶点。这个参数可以作为顶点名称的字符向量给出。

边也可以有一个“name”属性,这也是特别处理的。就像顶点一样,边也可以根据它们的名字来选择,例如在delete_edges和其他函数中。

我们注意到,顶点名称也可以用来选择边。形式“from|to”,其中“from”和“to”是顶点名称,选择一个单一的,可能是有方向的,从“from”到“to”的边。这两种形式也可以在同一个边选择器中混合。

如果您使用save和load来存储/检索图形,那么所有的属性值都将被保留。

igraph提供了三种不同的可视化方法。首先是情节。igraph函数。(实际上你不需要写情节。igraph, plot就够了。这个函数使用常规的R图形,可以与任何R设备一起使用。

第二个函数是tkplot,它使用一个Tk GUI来进行基本的交互式图形操作。(Tk非常需要资源,所以不要对非常大的图尝试这种方法。)

第三种方法需要rgl包并使用OpenGL。

igraph可以处理各种图形文件格式,通常用于读写。我们建议对图形使用GraphML文件格式,除非图形太大。对于较大的图形,建议采用更简单的格式。有关详细信息,请参阅read_graph和write_graph。

igraph development team

igraph Tutorials

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R语言和Python的区别:

1、适用场景

R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言,在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时,使用Python更好。

2、任务

在进行探索性统计分析时,R语言比Python更好用。它非常适合初学者,统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言,是部署用于生产使用的算法的有力工具。

3、数据处理能力

有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持,不管是执行统计测试还是创建机器学习模型,R语言都得心应手。

Python最初在数据分析方面不是特别擅长,但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出,它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。

4、开发环境

对于R语言,需要使用R Studio。对于Python,有很多Python IDE可供选择,其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。

扩展资料

R语言的特点:

1、R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。

2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。

3、 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。

4、R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处,它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的,输入语法中如果出现错误会马上在窗口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。

参考资料:

百度百科-R语言