R语言计算β多样性指数及分析

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("B
Python170
R语言:DNA序列比对后计算遗传距离(P-distance)

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
Python220
R语言进行PCoA分析

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
Python170
R语言:DNA序列比对后计算遗传距离(P-distance)

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
Python180
R语言进行相关性分析

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
Python150
R语言-KNN算法

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
Python160
R语言中 fitted和predict的区别

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&lt-lm(weight~height,data=wome
Python120
R语言-KNN算法

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
Python140
R语言|绘制NMDS图

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
Python190
R语言哪些包可用来做聚类分析

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
Python170
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

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Boostin
Python90
基于R语言的梯度推进算法介绍

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