特征选择和特征融合的区别

Python012

特征选择和特征融合的区别,第1张

你好R语言特征：1.type.convert()函数主要用在read.table()函数中，返回向量和因子类型，当输入为double型时会丢失精度。>type.convert(c('abc','bcd'))#返回因子类型[1]abcbcdLevels:abcbcd>type.convert(c(as.double(1.12121221111),'1.121'))#double型丢失精度[1]1.1212121.1210002.如果一个文件包含有小数位的数据，通过read.table()函数读取时，会指定为numeric类型。新建一个文件num.csv包括小数1,2,1.112.1,3,4.5用read.table读取文件，并查看列的类型。>numnumV1V2V311.021.1122.134.50>class(num)[1]"data.frame">class(num$V1)#查看列的类型为numeric[1]"numeric"3.tools包用Rdiff()函数的参数useDiff为FALSE时，与POSIX系统的diff-b命令类似。新建文件num2.csv3,2,1.112.1,3,4.5用Rdiff()比较两个文件num.csv和num2.csv。>Rdiff('num.csv','num2.csv',useDiff=FALSE)1c13,2,1.11[1]14.新函数anyNA()，结果与any(is.na(.))一致，性能更好。>is.na(c(1,NA))[1]FALSETRUE>any(is.na(c(1,NA)))[1]TRUE>anyNA(c(1,NA))[1]TRUE5.arrayInd()和which()函数增加useNames参数，用于列名的匹配。我在测试过程，不太理解这个参数的意义。>whichfunction(x,arr.ind=FALSE,useNames=TRUE)6.is.unsorted()函数支持处理原始数据的向量。>is.unsorted(1:10)#排序的向量[1]FALSE>is.unsorted(sample(1:10))#无序的向量[1]TRUE7.用于处理table的as.data.frame()函数和as.data.frame.table()函数，支持向provideDimnames(sep,base)函数传参数。我在测试过程中，也不理解具体是什么更新。8.uniroot()函数增加新的可选参数extendInt，允许自动扩展取值范围，并增加返回对象参数init.it。>f1f2try(uniroot(f1,c(0,10)))#在(0,10)的区间求f1函数的根Errorinuniroot(f1,c(0,10)):f()valuesatendpointsnotofoppositesign>try(uniroot(f2,c(0,2)))#在(0,2)的区间求f2函数的根Errorinuniroot(f2,c(0,2)):f()valuesatendpointsnotofoppositesign>str(uniroot(f1,c(0,10),extendInt="yes"))#通过extendInt参数扩大取值搜索范围Listof5$root:num11$f.root:num-3.63e-06$iter:int12$init.it:int4$estim.prec:num6.1e-05>str(uniroot(f2,c(0,2),extendInt="yes"))#通过extendInt参数扩大取值搜索范围Listof5$root:num12$f.root:num4.18e-11$iter:int23$init.it:int9$estim.prec:num6.1e-059.switch(f,)函数，当参数f是因子类型时，会出警告提示，需要转换字符串参数。>switch(ff[1],A="IamA",B="Bb..",C="isC")#->"A"#警告提示[1]"IamA"Warningmessage:Inswitch(ff[1],A="IamA",B="Bb..",C="isC"):EXPRisa"factor",treatedasinteger.Considerusing'switch(as.character(*),)'instead.>switch(as.character(ff[1]),A="IamA",B="Bb..",C="isC")#转型为字符串处理[1]"isC"10.解析器已经更新，使用更少的内存。

这是华为变革管理的各领域

ITS&P，企业信息战略规划

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