R语言常用包分类

基本包和函数R语音里面不同模型，参数type取值也不同。

例如，可能取值有prob、posterior、raw（朴素贝叶斯）、probability（请参考使用包的帮助文档确定），type="class"表示结果为分类。

mice包中的mice(data, m)函数：通过链式方程产生多个虚值。

data为数据框或包含不完整数据的矩阵，缺省值为NA；m为多重插补数，默认为5。

（随机森林）R语言plyr等包合并、排序、分析数据并编制香农-威纳指数常用包:1、caret包中的train(formula, data, method, metirc, trControl, tuneGrid, preProcess)函数（不同调谐参数的预测模型）：设置一个网格的调整参数的一些分类和回归例程，适合每个模型，并计算基于重采样的性能测量。

method指定分类或回归模型的字符串；metric指定将用于选择的最佳模型的概要度量的字符串；trControl定义该函数行为值的列表；tuneGrid可能调整值的数据框;preProcess为指定的预处理参数。

caret包中的trianControl(method, number, repeats, selectionFunction)函数：训练控制参数。

method为重采样方法，有boot/boot632/cv/repeatedcv/LOOCV/LGOCV/none/oob/adaptive_cv/adaptive_boot/adaptive_L GOCV；number为重采样的迭代次数；repeats为几重交叉验证；selectionFunction选择最佳调整参数的函数。

caret包中的findCorrelation(x, cutoff)函数：确定高度相关变量。

x为相关系数矩阵；cutoff 成对相关系数绝对值的截止值。

caret包中的rfeControl(functions, method, number)函数：控制特征选择算法。

R语言常用计量分析包R语言在数据分析领域非常受欢迎，拥有许多功能强大的计量分析包。

以下是一些常用的R语言计量分析包：1. Statistics（统计学）包：这是R语言的核心包，提供了许多基本的统计分析函数，如均值、方差、相关系数、回归分析等。

2. ggplot2包：ggplot2是一个强大的绘图包，基于"Grammar of Graphics"理念。

它可以用来绘制各种类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图、箱线图等，具有高度的可定制性。

3. dplyr包：dplyr是一个数据处理包，提供了一套简洁、一致并且高效的函数，可以进行数据的筛选、汇总、变换等操作。

它的功能十分强大，使得数据清洗和整理更加简单。

4. tidyr包：tidyr是另一个数据处理包，专用于数据的整理和重构。

它可以将数据从"宽"格式转换成"长"格式，或者反之。

tidyr与dplyr可以很好地结合使用，帮助用户进行数据清洗和整理。

5. car包：car是一个用于进行统计分析和线性回归建模的包。

它提供了许多有用的函数和工具，如偏回归图、影响统计量、残差图等。

car包还包含了许多统计量和假设检验的函数。

6.MASS包：MASS是一个在统计学中广泛使用的包，提供了大量的统计分析和数据建模函数。

这些函数包括线性回归、主成分分析、广义线性模型、聚类分析等。

7. forecast包：forecast包是一个用于时间序列分析和预测的包。

它提供了许多方法和函数，如ARIMA模型、指数平滑、动态回归等。

forecast包非常适用于需要分析和预测时间序列数据的用户。

8. lme4包：lme4是一个用于拟合线性混合效应模型的包。

它可以处理具有随机和固定效应的数据，提供了高度灵活的模型拟合方法。

9. survival包：survival是用于生存分析的包，可用于评估与时间相关的事件（如死亡、失业等）的影响因素。

R语言在主成分分析中的应用及效果评估主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的多元统计分析方法，用于降低数据维度并提取数据中的主要信息。

R语言作为一种广泛使用的统计分析工具，提供了许多函数和包来执行主成分分析，并且易于使用和灵活性强。

本文将介绍R语言在主成分分析中的应用，并对其效果进行评估。

一、R语言中的主成分分析函数和包R语言中有多个函数和包可用于执行主成分分析。

其中，常用的包括：1. stats包中的prcomp()函数：用于执行主成分分析并计算主成分的分数、载荷和方差解释比例。

2. FactoMineR包：提供了一套完整的主成分分析工具，包括基本的主成分分析、多组主成分分析和分组主成分分析等。

3. PCA包：提供了一些专门用于主成分分析的函数，并且可以进行图形化展示和结果解释。

通过使用这些函数和包，可以方便地进行主成分分析，并对结果进行进一步的分析和解释。

二、主成分分析在数据降维中的应用主成分分析主要用于数据降维，即将高维度的数据映射到低维度的空间中，以便更好地理解数据和进行可视化。

通过主成分分析，可以得到主成分分数，即每个样本对应的主成分值，可以用于表示原始数据样本在主成分空间中的位置。

此外，主成分载荷可用于解释主成分的含义，即每个原始变量在主成分中的权重。

通过选择适当数量的主成分，可以实现数据的有效降维，减少变量间的相关性，并更好地理解数据。

三、主成分分析的效果评估方法评估主成分分析的效果主要包括以下几个方面：1. 方差解释比例：主成分分析中，每个主成分的方差解释比例可以用于评估主成分分析结果的质量。

方差解释比例表示每个主成分所占的方差比例，比例越高则说明该主成分能够较好地解释原始数据的变异性。

2. 主成分载荷：主成分载荷反映了原始变量在主成分中的权重。

通过分析主成分载荷，可以确定哪些变量对于某个主成分有最大贡献，从而更好地理解主成分分析的结果。

R语言数据分析全面解析数据分析是当今数字时代中的一项重要技能，它在各个行业中都扮演着至关重要的角色。

而R语言作为一种强大的数据分析工具，被越来越多的人所关注和使用。

本文将对R语言数据分析进行全面解析，从安装到基本语法，再到常用库和实际案例，以帮助读者更全面地了解和运用R语言进行数据分析。

第一部分：R语言概述首先，我们来了解一下R语言的基本概念和特点。

R语言是一种自由、功能强大且可扩展的统计计算和绘图软件，它是由新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼在1995年所创建的。

R语言的特点包括：开源免费、跨平台、易于学习、丰富的数据分析功能等。

它通过命令行进行操作，也可以通过图形界面进行交互操作。

第二部分：安装R语言在正式开始学习R语言之前，我们首先要完成R语言的安装。

R语言的官方网站提供了Windows、macOS和Linux等多个平台的安装包，可以根据自己的操作系统下载并安装对应的版本。

安装完成后，打开R语言的命令行界面，就可以开始使用了。

第三部分：R语言基础语法R语言的基础语法相对简单，但是熟练掌握它对于进行数据分析至关重要。

首先，我们来了解一下R语言的数据类型，如数值型、字符型、逻辑型等。

然后，学习基本的运算符和控制语句，如算术运算符、关系运算符、函数的定义与调用等。

此外，还需要了解R语言的数据结构，如向量、矩阵、数组、数据框等。

第四部分：常用R包介绍R语言的强大之处在于它丰富的扩展包，通过安装和加载相应的包，可以实现更多高级的数据分析功能。

在这一部分，我们将介绍一些常用的R包。

例如，ggplot2包可以帮助用户实现精美的数据可视化，dplyr包提供了强大的数据处理函数，caret包则是用于机器学习和模型训练的利器。

第五部分：实际案例分析最后，我们通过一个实际案例来展示R语言在数据分析中的应用。

例如，我们可以选择一个销售数据集，通过加载所需的R包和编写相应的代码，对数据进行清洗、探索性分析和建模。

【R】R语⾔常⽤包汇总⼀、⼀些函数包⼤汇总时间上有点过期，下⾯的资料供⼤家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然⽽CRNA的许多其它包提供了更深⼊的多元统计⽅法，下⾯要综述的包主要分为以下⼏个部分：1）多元数据可视化（Visualising multivariate data）绘图⽅法 基本画图函数（如：pairs()、coplot()）和 lattice包⾥的画图函数（xyplot()、splom()）可以画成对列表的⼆维散点图，3维密度图。

car 包⾥的scatterplot.matrix()函数提供更强⼤的⼆维散点图的画法。

cwhmisc包集合⾥的cwhplot包的pltSplomT()函数类似pair()画散点图矩阵，⽽且可以在对⾓位置画柱状图或密度估计图。

除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包⾥bagplot()可画⼆变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。

misc3d包有可视化密度的函数。

YaleToolkit包提供许多多元数据可视化技术，agsemisc也是这样。

更特殊的多元图包括：aplpack包⾥的faces()可画Chernoff’s face；MASS包⾥的parcoord()可画平⾏坐标图（矩阵的每⼀⾏画⼀条线，横轴表⽰矩阵的每列）； graphics包⾥的stars()可画多元数据的星状图（矩阵的每⼀⾏⽤⼀个星状图表⽰）。

ade4包⾥的mstree()和vegan包⾥的spantree()可画最⼩⽣成树。

calibrate包⽀持双变量图和散点图，chplot包可画convex hull图。

geometry包提供了和qhull库的接⼝，由convexhulln()可给出相应点的索引。

ellipse包可画椭圆，也可以⽤plotcorr()可视化相关矩阵。

denpro包为多元可视化提供⽔平集树形结构（level set trees）。

【收藏】R数据分析常用包与函数2016-09-26R语言作为入门槛较低的解释性编程语言，受到从事数据分析，数据挖掘工作人员的喜爱，在行业排名中一直保持较高的名次（经常排名第一），下面列出了可用于数据分析、挖掘的R包和函数的集合。

1、聚类常用的包：fpc，cluster，pvclust，mclust基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana基于模型的方法: mclust基于密度的方法: dbscan基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust基于验证的方法: cluster.stats2、分类常用的包：rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，maptree，survival决策树: rpart, ctree随机森林: cforest, randomForest回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals生存分析: survfit, survdiff, coxph3、关联规则与频繁项集常用的包：arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和关联规则DRM：回归和分类数据的重复关联模型APRIORI算法，广度RST算法：apriori, drmECLAT算法：采用等价类，RST深度搜索和集合的交集：eclat4、序列模式常用的包：arulesSequencesSPADE算法：cSPADE5、时间序列常用的包：timsac时间序列构建函数：ts成分分解: decomp, decompose, stl, tsr6、统计常用的包：Base R, nlme方差分析: aov, anova假设检验: t.test, prop.test, anova, aov线性混合模型：lme主成分分析和因子分析：princomp7、图表条形图: barplot饼图: pie散点图: dotchart直方图: hist箱线图boxplotQQ图: qqnorm, qqplot, qqlineBi-variate plot: coplot树图: rpartParallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord热图, contour: contour, filled.contour其他图: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot, assocplot, mosaicplot8、数据操作缺失值：na.omit变量标准化：scale变量转置：t抽样：sample其他：aggregate, merge, reshape。

r中的sentiment analysisR中的情感分析一、引言情感分析是一种自然语言处理技术，它能够自动识别文本中所表达的情感，并对其进行分类。

在社交媒体时代，情感分析的应用越来越广泛，包括政治选举、产品评价、新闻报道等。

R语言作为一种强大的统计分析工具，也提供了丰富的包和工具来实现情感分析。

本文将介绍如何使用R进行情感分析。

二、数据准备在进行情感分析之前，我们需要准备一些文本数据。

可以从网上下载一些公开的数据集，或者自己创建一些数据。

确保数据集中的文本是正确的，并且没有语法错误和拼写错误。

三、安装和加载必要的包在R中进行情感分析，我们需要使用一些专门的包。

其中最常用的包包括“tm”和“SnowballC”。

可以通过以下命令安装和加载这些包：```rinstall.packages("tm“Corpus”类来构建文本语料库。

可以将准备好的文本数据加载到语料库中。

可以使用“VectorSource”类来创建文本向量，并将其添加到语料库中。

还可以使用“Sentence”类来对文本进行分句处理。

```rcorpus <- Corpus(VectorSource(text_data))```五、文本预处理在进行情感分析之前，需要对文本进行预处理，包括去除停用词、词干化、词形还原等。

可以使用R中的“tm”包提供的函数来完成这些操作。

例如，可以使用“removePunctuation”、“tolower”和“tolower_words”函数将文本转换为小写并移除标点符号。

```rpreprocessed_corpus <- preprocess(corpus, stopwords = TRUE)```六、创建词典和模型情感分析的关键是建立一个情感词典和一个机器学习模型。

可以使用R中的“sentiment”包来创建情感词典和模型。

该包提供了多种情感分析算法，包括基于机器学习的方法和基于规则的方法。

1、聚类∙常用的包：fpc，cluster，pvclust，mclust∙基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara∙基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana∙基于模型的方法: mclust∙基于密度的方法: dbscan∙基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust∙基于验证的方法: cluster.stats2、分类∙常用的包：rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，maptree，survival∙决策树: rpart, ctree∙随机森林: cforest, randomForest∙回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals∙生存分析: survfit, survdiff, coxph3、关联规则与频繁项集∙常用的包：arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和关联规则DRM：回归和分类数据的重复关联模型∙APRIORI算法，广度RST算法：apriori, drm∙ECLAT算法：采用等价类，RST深度搜索和集合的交集：eclat 4、序列模式∙常用的包：arulesSequences∙SPADE算法：cSPADE5、时间序列∙常用的包：timsac∙时间序列构建函数：ts∙成分分解: decomp, decompose, stl, tsr6、统计∙常用的包：Base R, nlme∙方差分析: aov, anova∙密度分析: density∙假设检验: t.test, prop.test, anova, aov∙线性混合模型：lme∙主成分分析和因子分析：princomp∙方差分析对应的是Kruskal-Wallis秩和检验（R: kruskal.test) T检验对应的是Wilcoxon符号秩和检验（R: wilcox.test)7、图表∙条形图: barplot∙饼图: pie∙散点图: dotchart∙直方图: hist∙密度图: densityplot∙蜡烛图, 箱形图boxplot∙QQ (quantile-quantile) 图: qqnorm, qqplot, qqline∙Bi-variate plot: coplot∙树: rpart∙Parallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord∙热图, contour: contour, filled.contour∙其他图: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot,assocplot, mosaicplot∙保存的图表格式: pdf, postscript, win.metafile, jpeg, bmp, png 8、数据操作∙缺失值：na.omit∙变量标准化：scale∙变量转置：t∙抽样：sample∙堆栈：stack, unstack∙其他：aggregate, merge, reshape9、与数据挖掘软件Weka做接口∙RWeka: 通过这个接口，可以在R中使用Weka的所有算法。

R语言常用计量分析包CRAN任务视图：计量经济学线形回归模型（Linear regression models）线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如：summary() 和anova()。

lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类似函数。

car包里的linear.hypothesis()可检验更一般的线形假设。

HC和HAC协方差矩阵的这些功能可在sandwich包里实现。

car和lmtest包还提供了大量回归诊断和诊断检验的方法。

工具变量回归（两阶段最小二乘）由AER包中的ivreg()提供，其另外一个实现sem包中的tsls()。

微观计量经济学（Microeconometrics）许多微观计量经济学模型属于广义线形模型，可由stats包的glm()函数拟合。

包括用于选择类数据（choice data）的Logit和probit模型，用于计数类数据（count data）的poisson模型。

这些模型回归元的值可用effects获得并可视化。

负二项广义线形模型可由MASS包的glm.nb()实现。

aod包提供了负二项模型的另一个实现，并包含过度分散数据的其它模型。

边缘（zero-inflated）和hurdle计数模型可由pscl包提供。

多项响应（Multinomial response）：特定个体协变量（individual-specific covariates）多项模型只能由nnet包中multinom()函数提供。

mlogit包实现包括特定个体和特定选择（choice-specific）变量。

多项响应的广义可加模型可由VGAM包拟合。

针对多项probit模型的贝叶斯方法由MNP包提供，各种贝叶斯多项模型（包括logit和probit）在bayesm包中可得。