王子变青蛙中的经典台词

王子变青蛙中的经典台词

紧要关头不放弃,绝望就会变希望! 2.对於未来~过去~我什麼都无法确定,唯一确定的是我喜欢你。 3.有人让我明白在乎一个人的感受,让我明白为在乎的人努力,是不求回报也会快乐的,我想为我在乎的人继续努力。 4.亲额头的意义代表我原谅你。 5.
Python140
GWAS分析(R包GAPIT)之二(数据准备)

GWAS分析(R包GAPIT)之二(数据准备)

第一行是表头,第一列是个体号,其余每一列一个表型,Tab键分隔。 可以接受 standard HapMap format 或 numeric format。 第一种,Hapmap Format。 在基因型数据前有11列数据。尽管
Python150
R计算功能多样性— functional diversity (FD)

R计算功能多样性— functional diversity (FD)

一般植物功能特征被划分为3类:一是植物形态特征, 包括生长型、生活型、植株高度等;二是植物生殖特征,包括传粉方式、扩散方式、种子重量等;三是植物生理特征, 如植物固氮能力等[30].为研究中包括的每个物种创建一个定性和或定量性状的
Python200
时间序列分析——DTW算法详解

时间序列分析——DTW算法详解

DTW(dynamic time warping)是时间序列分析中一个很早(1994年,论文的年纪比我都大)也很经典的算法了。它其实借用的是经典算法的“动态规划”的思想。一般来说,时间序列数据如果要做分类,那么大体可以将实验步骤分为:数据预
Python750
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
Python170
DTW算法, 时间序列相似度 2021-03-10

DTW算法, 时间序列相似度 2021-03-10

衡量时间序列之间的相似性,其特点是允许时间上的伸缩,找到一个最佳路径去匹配样本。所谓最佳,其实就是最小化样本之间的距离总和。 DTW不要求样本有同样的长度以及范围,只要给定样本的起始边界,保证它们是连续单向(可以理解为随着时间)进行的就
Python180
c语言最小生成树

c语言最小生成树

我前段时间写了一个。你自己改改吧。 #include &ltstdio.h&gt#include &ltmath.h&gtstruct point { double x,y}struct distence {
Python170
R语言中实现层次聚类模型

R语言中实现层次聚类模型

R语言中实现层次聚类模型大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类?分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下:将每个数据点放入其自己的
Python210
R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析

R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析

用limma包,这里注意,limma包是对基因芯片表达矩阵的分析,不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析(因为数据特征不同),RNAseq需要用另一种方法 解读此表 但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较,所有还有下一
Python140
建议收藏!10 种 Python 聚类算法完整操作示例

建议收藏!10 种 Python 聚类算法完整操作示例

聚类分析是一类将数据所对应的研究对象进行分类的统计方法。这一类方法的共同特点是,事先不知道类别的个数与结构;进行分析的数据是表明对象之间的相似性或相异性的数据,将这些数据看成对对象“距离”远近的一种度量,将距离近的对象归入一类,不同类对象之
Python120
python-(turtle)海龟

python-(turtle)海龟

1.import &lt库名&gt----例如import turtle导入turtle库 2.from turtle import * 3.import turtle as t----将导入的turtle库名字改为
Python130
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
Python170
知道经纬度怎么算距离?

知道经纬度怎么算距离?

问题一:怎么根据经纬度计算线路的距离1、地球赤道上环绕地球一周走一圈共40075.04公里,而@一圈分成360°,而每1°(度)有60,每一度一秒在赤道上的长度计算如下: 40075.04km360°=111.31955km
Python130
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
Python290
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
Python160
R语言入门--第十四节(聚类分析)

R语言入门--第十四节(聚类分析)

(1)定义每一个观测值为一类; (2)计算每一类和其它各类的距离; (3)把“距离”最短的两类合并成一类,这样类的个数就减少一个; (4)重复步骤1和步骤2,直到包含所有观测值的类合并成单个类为止。 基于5种营养标准含量(变
Python130
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
Python180