R语言做聚类分析用统计量确定类的个数.有什么代码或者包吗聚类分析有两种主要计算方法,分别是凝聚层次聚类(Agglomerative hierarchical method)和K均值聚类(K-Means)。层次聚类又称为系统聚类,首先要定义样本之间的距离关系,距离较近的归为一类,较远的则属于不同的2023-02-23Python150
R语言计算β多样性指数及分析计算β多样性指数需要用到phyloseq包。它的安装方式不同于简单的install.packages(“phyloseq”) 有两种方法可以安装 1.先安装BiocManager install.packages("B2023-02-23Python170
R语言:DNA序列比对后计算遗传距离(P-distance)在R语言中找到了计算遗传距离的函数dist.dna()但是不知道在R里面如何利用循环批量处理文件计算遗传距离。想到了利用python来调用R函数的方法,查找相关教程发现需要用到rpy2模块。easy_install rpy2 报错(看不懂2023-02-23Python220
R语言进行PCoA分析#PCoA 分析在R语言中进行主要依赖于以下得包,进行这个分析得主要可以应用于形态学数据得相似与差异性分析。library(ade4)library(ggplot2)library(RColorBrewer)library(vegan)这里2023-02-23Python170
R语言:DNA序列比对后计算遗传距离(P-distance)在R语言中找到了计算遗传距离的函数dist.dna()但是不知道在R里面如何利用循环批量处理文件计算遗传距离。想到了利用python来调用R函数的方法,查找相关教程发现需要用到rpy2模块。easy_install rpy2 报错(看不懂2023-02-23Python180
R语言进行相关性分析相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性分析旨在研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度。一般来讲研究对象(样品或处理组)之间使用距离分析,而元素(物种或2023-02-23Python150
R语言-KNN算法1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本2023-02-23Python160
R语言中,使用hclust时,如何选取合适的k值,系统能自动反馈判别指标吗?聚类分析(Cluster Analysis)是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法,它是在没有先验知识的情况下,对样本按各自的特性来进行合理的分类。聚类分析被应用于很多方面,在商业上,聚类分析被用来发现不同的客2023-02-23Python120
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=wome2023-02-23Python120
三种聚类方法:层次、K均值、密度一、层次聚类 1)距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = "euclidean",diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据2023-02-23Python160
R语言-KNN算法1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本2023-02-23Python140
Python中Turtle模块的基本指令都有哪些1、画布(canvas)turtle.screensize(700, 600, "green")turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)2、画笔控制命令:turtle.down(2023-02-23Python160
R语言|绘制NMDS图非度量多维标度(NMDS)分析 非度量多维标度(Non-metric Multidimensional Scaling,NMDS)是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据2023-02-23Python190
R语言哪些包可用来做聚类分析聚类的包,cluster包,里面包含了pam,agnes等函数,可以十分方便进行聚类计算。另外有系统自带的stats包,hclust,kmeans等函数。fpc包做聚类分析,也是可以的。另外,如果需要例子,这些包自带的文档里面都有使用的实例2023-02-23Python170
三种聚类方法:层次、K均值、密度一、层次聚类 1)距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = "euclidean",diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据2023-02-23Python130
基于R语言的梯度推进算法介绍基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin2023-02-23Python90
基于R语言的梯度推进算法介绍基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin2023-02-23Python170
R语言中,使用hclust时,如何选取合适的k值,系统能自动反馈判别指标吗?聚类分析(Cluster Analysis)是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法,它是在没有先验知识的情况下,对样本按各自的特性来进行合理的分类。聚类分析被应用于很多方面,在商业上,聚类分析被用来发现不同的客2023-02-23Python140
三种聚类方法:层次、K均值、密度一、层次聚类 1)距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = "euclidean",diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据2023-02-23Python120
三种聚类方法:层次、K均值、密度一、层次聚类 1)距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = "euclidean",diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据2023-02-23Python130