r语言 分段函数

r语言 分段函数

R语言实际上是函数的集合,用户可以使用base,stats等包中的基本函数,也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难,或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。函数是对一些程序语句的封装。换句话说,编写
Python250
安卓java代码中的m代表什么

安卓java代码中的m代表什么

这应该是按照C++里面写法写的,没什么特殊含义,C++里面表示是一个类的内部变量(member),例如g表示全局变量(global),在Java中一般不需要这样命名!参考C++命名规范:http:www.cnblogs.comggju
Python140
基于R语言的分类、聚类研究

基于R语言的分类、聚类研究

1.所有在对iris数据集分(聚)类研究中,setosa均可以完全正确分(聚)类,而另外两类则会出现不同程度的误差,这也是导致整个研究模型出现误差的原因; 2.在使用的三种分类研究方法中,决策树模型的效果最优,因此可以使用该方法进行鸢尾
Python160
R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
Python150
[R语言] GO富集分析可视化 GOplot::GOCircle

[R语言] GO富集分析可视化 GOplot::GOCircle

查看GOplot内示例数据的格式,对自己的数据做处理观察结论:观察自己的两个数据表:table.legend 设置为T时会显示表格 本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成,没有用R中的拼图包上图中:X轴是z-sc
Python160
“对称散点图”的绘制(R语言)

“对称散点图”的绘制(R语言)

转录组分析中,计算了两组间差异表达的基因后,通常怎样表示?您可能第一时间想到可以使用火山图。的确,火山图是使用频率最多的,在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold Change值以及显著性p值,识别和判断差异表达基因概况。火山图实质
Python210
python中return函数的用法

python中return函数的用法

在 Python 中,“return”函数的用法如下:1、return 语句用于退出函数,终止函数并将 return 值传回。实例:&gt&gt&gt def a(x,y):&gt&gt&
Python120
R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
Python250
R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

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R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
Python130
hp台式电脑怎么拆机

hp台式电脑怎么拆机

1、首先将电脑的所有外设去掉,像鼠标键盘什么的,网线也要拔掉,电源断掉。屏幕朝下放置。2、可以看到两边有俩个十字螺丝孔,使用十字螺丝刀的地方,把里面的螺丝完全扭开,一定要确保完全扭开,否则一下开箱的时候可能会损坏机箱。3、在一体机的底座中间
电脑教程340
R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
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R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
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R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
Python210
R语言绘制二元聚类图

R语言绘制二元聚类图

R语言绘制二元聚类图说明之前使用k均值方法将数据划分到不同的簇中,但当变量个数大于2时,就无法在二维空间中展示数据聚类的过程,因此可以使用二元聚类图先将变量减少成两个主要成分,然后利用组件(诸如轴线和椭圆)来展示数据聚类的结果。操作载入包,
Python170