如何用r语言进行数据分类

Python011

如何用r语言进行数据分类,第1张

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R语言是属于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。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。

R语言按照以下几点进行数据分类

通过选择菜单

程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定。

使用命令

install.packages("package_name","dir")package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写。dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..\library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改,来选择安装的文件夹。

本地来安装

如果你已经下载的相应的包的压缩文件,则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的:

1)linux环境编译运行:tar.gz文件

2)windows 环境编译运行 :.zip文件

3)MacOSg环境编译运行:.tgz文件

加载包

包安装后,如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中(默认情况下,R启动后默认加载基本包),加载包命令:

Library(“包名”)

使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame。比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为:

student<-data.frame(ID=c(11,12,13),Name=c("Devin","Edward","Wenli"),Gender=c("M","M","F"),Birthdate=c("1984-12-29","1983-5-6","1986-8-8”))

另外也可以使用read.table() read.csv()读取一个文本文件,返回的也是一个Data Frame对象。读取数据库也是返回Data Frame对象。

#头两行是读取csv文件,逗号分隔值 comma seperated value,是一种简化的excel文件

OrgData=read.csv("DownlinkPower_train.csv",header=T)

TestData=read.csv("DownlinkPower_test.csv",header=T)

#第四第五行是选取子集subset(),从 OrgData里选出 OrgData[,1] >0 第一列为正的那些行。

OrgData = subset(OrgData, OrgData[,1] >0)

TestData = subset(TestData, TestData[,1] >0)

#第六行是把data的列名字赋给OrgData_colname

OrgData_colname = colnames(OrgData)

OrgData = cbind(OrgData,1) //cbind 是合并矩阵? cbind是column bind就是横着粘在一起

竖着粘在一起是rbind,此处cbind(OrgData,1)就是在OrgData的最后加一列全是1

#重新给列命名,c()是字符串的向量,相当于给最后一列命名"intercepts"

colnames(OrgData) = c(OrgData_colname, "intercepts")

#as.matrix相当于c++的cast 强行转换格式,此处强行转换成矩阵格式

#dim(OrgData)是输出OrgData的行数和列数,[2]引用的是列,2:列数就是取OrgData中2到最后一列,其实此处可以用ncol(OrgData)来找列数

x1 = as.matrix(OrgData[,2:dim(OrgData)[2]])

#把OrgData的第一列给y1

y1 = OrgData[,1]