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靖待的技术博客

小清新IT旅程 | 为中华之崛起而读书

学习R语言

数据挖掘

发布于：2019年9月27日

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　　嘤嘤嘤还要学统计


基本操作

最基本

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x1=c(171,175,159,155,152,158,154,164,168,166,159,164)
> x1
 [1] 171 175 159 155 152 158 154 164 168 166 159 164
> x2=c(57,64,41,38,35,44,41,51,57,49,47,46);x2
 [1] 57 64 41 38 35 44 41 51 57 49 47 46
> rbind(x1,x2)#按行合并
   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12]
x1  171  175  159  155  152  158  154  164  168   166   159   164
x2   57   64   41   38   35   44   41   51   57    49    47    46
> cbind(x1,x2)#按列合并
       x1 x2
 [1,] 171 57
 [2,] 175 64
 [3,] 159 41
 [4,] 155 38
 [5,] 152 35
 [6,] 158 44
 [7,] 154 41
 [8,] 164 51
 [9,] 168 57
[10,] 166 49
[11,] 159 47
[12,] 164 46
#利用x1数据创建矩阵
> matrix(x1,nrow=3,ncol=4)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  171  155  154  166
[2,]  175  152  164  159
[3,]  159  158  168  164

#创建行数列数发生变化的矩阵
> matrix(x1,nrow=4,ncol=3)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]  171  152  168
[2,]  175  158  166
[3,]  159  154  159
[4,]  155  164  164
#创建两个相同的矩阵
> A=B=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)
> A+B#矩阵加法
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    2    8   14   20
[2,]    4   10   16   22
[3,]    6   12   18   24
> A-B#矩阵减法
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    0    0    0    0
[2,]    0    0    0    0
[3,]    0    0    0    0

> A=matrix(1:9,nrow=3,ncol=3)
> B=matrix(1:9,nrow=3,ncol=3)
> A*B#矩阵对应元素的乘积
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1   16   49
[2,]    4   25   64
[3,]    9   36   81
> A%*%B#矩阵的乘积
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   30   66  102
[2,]   36   81  126
[3,]   42   96  150


> A=matrix(1:16,nrow=4,ncol=4)
> diag(A)#获得矩阵对角线元素
[1]  1  6 11 16
> diag(diag(A))#利用对角线元素创建对角矩阵
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    0    0    0
[2,]    0    6    0    0
[3,]    0    0   11    0
[4,]    0    0    0   16

> A=matrix(rnorm(16),4,4)
> solve(A)#求矩阵的逆
           [,1]       [,2]        [,3]       [,4]
[1,] -0.2144625  0.9291739  0.41134588 -0.4129970
[2,] -0.2990380  0.5107384 -0.03081756  0.6477244
[3,] -0.1700996  1.4089089 -0.49639658  0.4082339
[4,] -0.4334604 -0.3543499 -0.30915934 -0.5515849
> A=diag(4)+1
> A.e=eigen(A,symmetric=T)
> A.e#求特征根和特征向量
eigen() decomposition
$values
[1] 5 1 1 1

$vectors
     [,1]       [,2]       [,3]       [,4]
[1,] -0.5  0.8660254  0.0000000  0.0000000
[2,] -0.5 -0.2886751 -0.5773503 -0.5773503
[3,] -0.5 -0.2886751 -0.2113249  0.7886751
[4,] -0.5 -0.2886751  0.7886751 -0.2113249

> A=matrix(1:12,3,4)
> dim(A)#矩阵的维数
[1] 3 4
> nrow(A)#矩阵的行数
[1] 3
> ncol(A)#矩阵的列数
[1] 4
> rowSums(A)#矩阵按行求和
[1] 22 26 30
> rowMeans(A)#矩阵按行求均值
[1] 5.5 6.5 7.5
> colSums(A)#矩阵按列求和
[1]  6 15 24 33
> colMeans(A)#矩阵按列求均值
[1]  2  5  8 11

函数

apply()函数

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> apply(A,1,sum)#矩阵按行求和
[1] 22 26 30
> apply(A,1,mean)#矩阵按行求均值
[1] 5.5 6.5 7.5
> A=matrix(rnorm(100),20,5)
> apply(A,2,var)#矩阵按列求方差
[1] 0.864552 1.153079 1.143116 1.264152 1.061721
> B=matrix(1:12,3,4)
#矩阵按列求函数结果
> apply(B,2,function(x,a)x*a,a=2)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    2    8   14   20
[2,]    4   10   16   22
[3,]    6   12   18   24

数据框

#产生由X1和X2构建的数据框

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> X=data.frame(x1,x2);X
    x1 x2
1  171 57
2  175 64
3  159 41
4  155 38
5  152 35
6  158 44
7  154 41
8  164 51
9  168 57
10 166 49
11 159 47
12 164 46

#赋予数据框新的列标签
> X=data.frame('身高'=x1,'体重'=x2);X
   身高 体重
1   171   57
2   175   64
3   159   41
4   155   38
5   152   35
6   158   44
7   154   41
8   164   51
9   168   57
10  166   49
11  159   47
12  164   46

读取

从剪切板读取

1
2
dat = read.table("clipboard",header=TRUE)
dat = read.table("clipboard")

从文本文件读取

1
2
dat = read.table("textdata.txt",header=TRUE)
dat = read.table("textdata.txt")

读取csv格式

1
X=read.csv("textdata.csv")

读取excel格式

  1. 下载包”readxl”
  2. 调用包library(readxl)
    3.读取文件
    1
    X=read_excel("data.xlsx")

定性变量分析

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#将剪切板数据读入数据框中
> d=read.table("clipboard",header=T)
> head(d)#显示前6组数据
> attach(d)#绑定数据
> table(年龄)#以为列联表

单因素分析

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#条形图
> barplot(table(年龄)，col=1:7)
#饼图
> pie(table(结果))

两因素分析

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#以性别分组的年龄条图
> barplot(table(年龄,性别),beside=T,col=1:7)
#以年龄分组的性别条图
> barplot(table(性别,年龄),beside=T,col=1:2)

三因素分析

1
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#以年龄、性别排列的结果频数三维列联表
> ftable(年龄,性别,结果)
#以性别、年龄排列的结果频数三维列联表
> ftable(性别,年龄,结果)

当数据不使用时，记得解除绑定

1
> detach(d)

可视化

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> X=read.table('clipboard',header=T);X
#按行做均值条形图
> barplot(apply(X,1,mean))
#修改横坐标位置
> barplot(apply(X,1,mean),las=3)

#按列做均值图条形
> barplot(apply(X,2,mean))
#按列做彩色均值图条形图
> barplot(apply(X,2,mean),col=1:8)

#按列做中位数条形图
> barplot(apply(X,2,median),col=1:8)
#按列做均值饼图
> pie(apply(X,2,mean))

# 垂直箱线图
> boxplot(X)
#水平箱线图
> boxplot(X,horizontal=T)

#简单星相图
> stars(X)
#带图例的星相图
> stars(X,key.loc=c(17,7))
#带图例度彩色星相图
> stars(X,key.loc=c(17,7),draw.segments=T)

#脸谱图
#加载aplpack包
> library(aplpack)
> faces(X)
#去掉变量1做脸谱图
> faaces(X[,-1])
#face(X,[,2:8])
#选择第1,5,6,9,18个观测的多元数据做脸谱图
> faces(X[C(1,5,6,9,18),])

#调和曲线图
> library(mvstats)#mvstats不是官方包
> plot.andrews(X)
> plot.andrews(X[C(1,5,6,9,18),])

多元相关及回归分析

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x=c(171,175,159,155,152,158,154,164,168,166,159,164)#身高
y=c(57,64,41,38,35,44,41,51,57,49,47,46)#体重
plot(x,y)

画散点图
计算lxx=556.9 lyy=813 lxy=645.5
r=lxy/根号下(lxxlyy)=0.9593 高的正相关

相关系数计算函数cor()

cor(x,y=NULL,method=c(“pearson”,”kendall”,”spearman”))
x 数值向量、矩阵或数据框，y 空或数值向量、矩阵或数据框
method 计算方法，包括”pearson”,”kendall”或”spearman”三种，默认pearson

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计算pearson相关系数：
> cor(x,y)

建立假设检验 H0：ρ=0，H1：ρ≠0，α=0.05
计算相关系数r的t值：tr=r-0/根号下(1-r^2/n-2)=10.74
> n=length(x)
> tr=r/sqrt((1-r^2)/(n-2));tr
计算t值和P值，作结论：
> cor.test(x,y)#相关系数假设检验
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 Pearson's product-moment correlation

data:  x and y
t = 10.743, df = 10, p-value = 8.21e-07
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.8574875 0.9888163
sample estimates:
      cor 
0.9593031

由于p-value < 0.05，于是在α=0.05水准上拒绝H0，接受H1，可认为该人群身高与体重呈现正的线性关系。

建立直线回归方程

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b=lxy(x,y)/lxy(x,x)#不过我这里报错没有lxy函数...lxy好像是离差平方和
a=mean(y)-b*mean(x)
c(a=a,b=b)

#散点图
plot(x,y)
lines(x,a+b*x)

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#数据输入
d=read.table("clipboard",header=T);d
#拟合模型
m=lm(y~x,data=d);m

输出

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Call:
lm(formula = y ~ x, data = d)

Coefficients:
(Intercept)            x  
   -140.364        1.159

y估计=-140.364+1.159x
作回归直线
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plot(y~x,data=d)#作散点图
abline(m)#添加回归线

模型的方差分析（ANOVA)
1
anova(fm)

1
summary(fm)#回归系数t检验

广义线性模型

Poisson分布族模型和拟Poisson分布族模型的使用方法为

1
2
glm(formula,family=poisson,data,...)
glm(formula,family=poisson(link=log),data,...)

(1)建立Poisson对数线性模型：
1
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d=read.table("clipboard",header=T)
log=glm(y~x1+x2,family=poisson,data=d)#对数线性模型
summary(log)#检验结果

广义线性模型glm()的用法
1
glm(formula, family=gaussian, data, ...)

formula为公式，即为要拟合的模型，famliy为分布族，包括正态分布（gaussian）、二项分布（binomial）、泊松分布（poission）和伽玛分布（gamma），分布族还可以通过选项link=来指定使用的连接函数，data为可选择的数据框。
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#(1)建立全变量logistic回归模型
d=read.table("clipboard",header=T)
logit<-glm(y~x1+x2+x3,family=binomial,data=d)#Logistic模型
summary(logit)#Logistic模型结果
#(2)逐步筛选变量logistic回归模型
#逐步筛选法变量选择
logit.step=step(logit)
#逐步筛选法变量选择结果
summar(logit.step)

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d=read.table("clipboard",header=T)
anova(lm(Y~factor(A),data=d))#完全随机设计方差分析

判别分析

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#线性判别分析
d=read_excel('data.xlsx','d')
boxplot(x1~G,d)
boxplot(x2~G,d)
t.test(x1~G,d)
t.test(x2~G,d)
summary(glm(G-1~x1+x2,family=binomial,d))#Logistic模型分析

线性判别分析函数lda的用法
lda(formula, data, …)
formula形如y~x1+x2+…的公式框架，data数据框

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attach(d)
plot(x1,x2);text(x1,x2,G,adj=-0.5)#表示点所属类别G
library(MASS)
ld=lda(G~x1+x2);ld
lp=predict(ld)
G1=lp$class
data.frame(G,G1)
tab1=table(G,G1);tab1
sum(diag(prop.table(tab1)))

……没有实践写不下去

博客内容遵循 署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0) 协议

本文链接是：https://hubojing.github.io/2019/09/27/学习R语言/

更新于：2019年12月4日

R语言

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