R语言|绘制物种累计曲线物种累积曲线( species accumulation curves)用于衡量和预测群落中物种丰富度随样本量扩大而增加的幅度,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于判断样本量是否充分的并估计群落丰富度。 一般而言,在样本量较少的情况下,2023-02-23Python230
r语言 t.test用法paired=TRUE(TRUE可以简写成T)意思是对X和Y这组paired数据(就是说(X_i,Y_i)可以很自然地组成一对,而(X_i,Y_j)(i≠j)就不能当成一对)做t检验,即对所有Y_i-X_i(也可能是X-Y,忘了是哪个了)组2023-02-23Python120
R语言-17决策树是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下2023-02-23Python170
r语言贝叶斯判别先验概率怎么去Bayes判别,它是基于Bayes准则的判别方法,判别指标为定量资料,它的判别规则和最大似然判别、Bayes公式判别相似,都是根据概率大小进行判别,要求各类近似服从多元正态分布。1. Bayes准则:寻求一种判别规则,使得属于第k类的样品在2023-02-23Python130
python可以对大数据进行卡方检验吗python可以对大数据进行卡方检验需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题:1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上。2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的;如果是求2023-02-23Python220
r语言k-means clustering相似度图层怎么输出This page demonstrates k-means clustering with R.>newiris <- iris>newiris$Species <- NULLApply k2023-02-23Python120
如何用R语言画ROC曲线图R语言如何做ROC曲线ROC曲线,做分类时经常会用到的一种结果表现方法。诸如此类的工作,首选工具当然是R。在CRAN上搜了一下,找到一个叫ROCR的包。尽管这个包已经很久没更新了,但用起来还是很爽的。先看一下我画的ROC曲线。里面是三份预测2023-02-23Python120
在r语言中,哪一项命令用来执行wilcoxon秩和检验wilcox.test()其中paired参数需要是FALSE(默认值)比如x<-rnorm(10)y<-rnorm(10)wilcox.test(x,y)参看帮助文档 一般根据数据是否符合正态分布,选择合适2023-02-23Python130
谱聚类(Spectral clustering)(python实现)谱聚类概念 : 谱聚类是一种基于图论的聚类方法,通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,从而达到对样本数据聚类的母的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维,然后在低维空间用其它聚类算法(如KMeans)进行聚类。2023-02-23Python150
谱聚类(Spectral clustering)(python实现)谱聚类概念 : 谱聚类是一种基于图论的聚类方法,通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,从而达到对样本数据聚类的母的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维,然后在低维空间用其它聚类算法(如KMeans)进行聚类。2023-02-23Python120
在r语言中,哪一项命令用来执行wilcoxon秩和检验wilcox.test()其中paired参数需要是FALSE(默认值)比如x<-rnorm(10)y<-rnorm(10)wilcox.test(x,y)参看帮助文档 一般根据数据是否符合正态分布,选择合适2023-02-23Python270
R语言-17决策树是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下2023-02-23Python170
怎样用R语言求泊松分布参数本帖最后由 jmpamao 于 2012-12-16 15:27 编辑<9 记为 a>17 记为 bdata <- read.table(text=" x Freq 9 2822023-02-23Python120
在R语言中如何画卡方分布图、t分布图、F分布图?在这里给你举一个实例,下面我要作出数据a的三个分布图:a<-rnorm(100)#卡方分布图b<-dchisq(a,1) #变换为卡方分布hist(b)#t分布图c<-dt(a,1,0)#变换为t分布2023-02-23Python140
r语言中t检验如何单独取t值独立双样本t检验,首先假设我们的两组数据完全由独立抽样得来;t.test函数可以直接用于检验像sleep这样的长数据,列group则为样本的分组依据。配对样本t检验,数据集为包含分组变量的数据框,那么程序将默认group=1的数据行中的第2023-02-23Python160
R语言,一道题直接使用数组保存#include <stdio.h>#define size 10int main(){ char name[size][10] int num[size],id[size],i=02023-02-23Python100
python中怎么定义二维向量类及其运算python中怎么定义二维向量类及其运算如下:1、向量一维的数组,包括行向量和列向量,和传统向量定义不同的是定义的默认是行向量。2、向量的运算,向量和矩阵相加一样,只有在维数相同的情况下才可以相加,向量相加实质上是对应位置元素的相加。3、内2023-02-23Python370
感知机算法(Perceptron Learning Algorithm)感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,它的思想很简单,就是在一个二维空间中寻找一条直线将红点和蓝点分开(图1),类比到高维空间中,感知机模型尝试寻找一个超平面,将所有二元类别分开(图2)。如果我们找不到这么一条直线的话怎么2023-02-23Python160
如何用R语言识别ARMA模型中系数的显著性>m4Call:arima(x = dpgs, order = c(6, 0, 0), xreg = dpus, include.mean = F)Coefficients: ar1 ar2 ar3 ar4ar5ar6d2023-02-23Python180
R语言中 fitted和predict的区别fitted是拟合值,predict是预测值。模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合。在新样本上做预测就是预测。你可以找一组数据试试,结果如何。fit<-lm(weight~height,data=wome2023-02-23Python140