MHuiG

「看庭前花开花落,望天上云卷云舒」

# R 语言初步

MHuiG

字数：596 字

时长：3 分钟

尝试使用 R 语言进行数据处理

### 安装 R

进入 https://www.r-project.org 下载安装包即可.

## 安装包，载入包的命令

### 安装包

    install.packages("mlbench")

### 载入包

    library(mlbench)

### 更新所有包

    update.packages(ask=FALSE, checkBuilt=TRUE)

## 导入数据集

    dataset <- read.csv("C:\\R\\bin\\iris.csv", header=FALSE)

## 概要分析

### 显示头 10 行

    head(dataset,n=10)

        V1  V2  V3  V4          V5
    1  5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
    2  4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
    3  4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
    4  4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
    5  5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa
    6  5.4 3.9 1.7 0.4 Iris-setosa
    7  4.6 3.4 1.4 0.3 Iris-setosa
    8  5.0 3.4 1.5 0.2 Iris-setosa
    9  4.4 2.9 1.4 0.2 Iris-setosa
    10 4.9 3.1 1.5 0.1 Iris-setosa

### 显示数据集的每类样本所占比例

    library(mlbench)
    data(PimaIndiansDiabetes)
    y <- PimaIndiansDiabetes$diabetes
    cbind(freq=table(y), percentage=prop.table(table(y))*100)

        freq percentage
    neg  500   65.10417
    pos  268   34.89583

### 每个属性的值的分布情况

    summary(dataset)

          V1              V2              V3              V4
    Min.   :4.300   Min.   :2.000   Min.   :1.000   Min.   :0.100
    1st Qu.:5.100   1st Qu.:2.800   1st Qu.:1.600   1st Qu.:0.300
    Median :5.800   Median :3.000   Median :4.350   Median :1.300
    Mean   :5.843   Mean   :3.054   Mean   :3.759   Mean   :1.199
    3rd Qu.:6.400   3rd Qu.:3.300   3rd Qu.:5.100   3rd Qu.:1.800
    Max.   :7.900   Max.   :4.400   Max.   :6.900   Max.   :2.500
         V5
    Length:150
    Class :character
    Mode  :character

## 可视化数据属性

### 箱线盒

    # 加载数据集
    data(iris)
    # 为每个属性创建单独的框线图
    par(mfrow=c(1,4))
    for(i in 1:4) {
    boxplot(iris[,i], main=names(iris)[i])
    }

### 柱状图

    data(iris)
    par(mfrow=c(1,4))
    for(i in 1:4) {
    hist(iris[,i], main=names(iris)[i])
    }

### 曲线图

    library(lattice)
    data(iris)
    par(mfrow=c(1,4))
    for(i in 1:4) {
    plot(density(iris[,i]), main=names(iris)[i])
    }

### 条形图

    library(mlbench)
    data(BreastCancer)
    # 为每个分类属性创建条形图
    par(mfrow=c(2,4))
    for(i in 2:9) {
    counts <- table(BreastCancer[,i])
    name <- names(BreastCancer)[i]
    barplot(counts, main=name)
    }

### 相关图

    # 加载程序包
    library(corrplot)
    # 加载数据
    data(iris)
    # 计算相关性
    correlations <- cor(iris[,1:4])
    # 创建相关图
    corrplot(correlations, method="circle")

### 散点图

    # 加载数据
    data(iris)
    # 按类别着色的成对散点图
    pairs(Species~., data=iris, col=iris$Species)

### 密度图

    # 加载程序包
    library(caret)
    # 加载数据
    data(iris)
    # 按类值为每个属性绘制密度图
    x <- iris[,1:4]
    y <- iris[,5]
    scales <- list(x=list(relation="free"), y=list(relation="free"))
    featurePlot(x=x, y=y, plot="density", scales=scales)

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R

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发布于：2020年10月10日

更新于：2020年10月10日

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本文目录
- 安装包，载入包的命令
- 导入数据集
- 概要分析
- 可视化数据属性
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<pjax></pjax>
<pjax> Are you Robot?</pjax>