R语言︱常用统计方法包+机器学习包(名称、简介)

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一、一些函数包大汇总

转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html

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)。graphics包里的mosaicplot()和vcd包里的mosaic()函数画马赛克图(mosaic plot)。

gclus包提供了针对聚类的散点图和平行坐标图。

rggobi包和DescribeDisplay包是GGobi的接口,DescribeDisplay的图可达到出版质量的要求;

xgobi包是XGobi和XGvis的接口,可实现动态交互的图。

最后,iplots包提供强大的动态交互图,尤其是平行坐标图和马赛克图。

seriation包提供seriation方法,能重新排列矩阵和系统树。

数据预处理:

AIS包提供多元数据的初步描述函数。

Hmisc包里的summarize()和summary.formula()辅助描述数据,varclus()函数可做聚类,而dataRep()和find.matches()找给定数据集的典型数据和匹配数据。

KnnFinder包里的nn()函数用kd-tree找相似变量的个数。

dprep包为分类提供数据预处理和可视化函数,如:检查变量冗余性、标准化。

base包里的dist()和cluster包里的daisy()函数提供距离计算函数;

proxy包提供更多的距离测度,包括矩阵间的距离。simba包处理已有数据和缺失数据,包括相似性矩阵和重整形。

2) 假设检验(Hypothesis testing): ICSNP包提供霍特林(Hotellings)T2检验和许多非参检验方法,包括基于marginal ranks的位置检验(location test),计算空间中值和符号,形状估计。

cramer包做两样本的非参检验,SpatialNP可做空间符号和秩检验。

3) 多元分布(Multivariate distributions): 描述统计(Descriptive measures): stats包里的cov()和and cor()分别估计协方差和相关系数。

ICSNP包提供几种数据描述方法,如:spatial.median()估计空间中值,其它的函数估计scatter。

MASS包里的cov.rob()提供更健壮的方差/协方差矩阵估计。

covRobust包用最近邻方差估计法估计协方差。

robustbase包的covMCD()估计协方差和covOGK()做Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring。

rrcov包提供可扩展和稳健的估计函数covMcd()、covMest()。

corpcor包可计算大规模的协方差和偏相关矩阵。

密度估计和模拟(Densities (estimation and simulation)):

MASS包的mvrnorm()产生多元正态分布的随机数。

Mvtnorm包有多元t分布和多元正态分布的概率和分位数函数,还可计算多元正态分布的密度函数。

mvtnormpcs包提供基于Dunnett的函数。

mnormt包提供元t分布和多元正态分布的密度和分布函数,并可产生随机数。

sn包提供多元偏t分布和偏正态分布的密度、分布、随机数函数。

delt包提供了许多估计多元密度的函数方法,如:CART和贪婪方法。

CRAN的Cluster任务列表(http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html)有更全面的信息,ks包里的rmvnorm.mixt()和dmvnorm.mixt()函数产生随机数和估计密度,

bayesm包里有多种拟合方法。很多地方都提供了模拟Wishart分布的函数,如:bayesm包里的rwishart(),MCMCpack包里的rwish(),而且MCMCpack包还有密度函数dwish()。KernSmooth 包里的bkde2D()和MASS包的kde2d()做分箱(binned)或不分箱二维核密度估计。

ks包也像ash和GenKern包样可做核平滑(kernel smoothing)。prim包用法找高维多元数据的高密度区域,feature包可计算多元数据的显著特征。

正态检验(Assessing normality):

mvnormtest包提供Shapiro-Wilks检验的多元数据延伸方法,mvoutlier包检测多元离群点(outlier),ICS包可检验多元正态分布。

energy 包里的mvnorm.etest()基于E统计量做正态检验,k.sample()检验多个数据是否来自同一分布。

dprep 包里的mardia()用Mardia检验正态性。stats包里的mauchly.test()可检验Wishart分布的协方差矩阵。

连接函数(Copulas):

copula包提供常规的copula函数的程序,包括:normal, t, Clayton, Frank, Gumbel。fgac包提供generalised archimedian copula,mlCopulaSelection包可做二变量的copula。

4) 线形模型(Linear models):

stats包里的lm()可做多元线形模型,anova.mlm()比较多个多元线形模型,manova()做多元方差分析(MANOVA)。

sn包的msn.mle()和 and mst.mle()可拟合多元偏正态和偏t分布模型。

pls包提供偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归;

ppls包可做惩罚偏最小二乘回归;

dr包提供降维回归方法,如.:片逆回归法(Sliced Inverse Regression)、片平均方差估计(sliced average variance estimation)。plsgenomics包做基于偏最小二乘回归的基因组分析。relaimpo包可评估回归参数的相对重要性。

5) 投影方法(Projection methods):

主成分(Principal components): stats包的prcomp()(基于svd())和princomp()(基于eigen())能计算主成分。sca包做单分量分析。

nFactors可评价碎石图(Scree plot),paran包可评估主成分分析得到的主成分和因子分析得到的因子。

pcurve包做主曲线(Principal Curve)分析和可视化。

gmodels包提供适合大矩阵的fast.prcomp()和fast.svd()。

kernlab包里的kpca()用核方法做非线性的主成分分析。

pcaPP包用投影寻踪(projection pursuit)法计算稳健/鲁棒(robust)主成分。

amap包的acpgen()和acprob()函数分别针对广义(generalized)和稳健(robust)主成分分析。

主成分在很多方面也有相应的应用,如:涉及生态的ade4包,感官的SensoMinR包。

psy包里有用于心理学的各种程序,与主成分相关的有:sphpca()用球形直观表示相关矩阵,类似于3D的PCA;

fpca()图形展示主成分分析的结果,而且允许某些变量间有相关性;

scree.plot()图形展示相关或协方差矩阵的特征值。

PTAk包做主张量分析(Principal Tensor Analysis)。

smatr包提供关于异速生长(allometry)的函数。

典型相关(Canonical Correlation):

stats包里的cancor()是做典型相关的函数。

kernlab包提供更稳健的核方法kcca()。

concor包提供了许多concordance methods。

冗余度分析(Redundancy Analysis):

calibrate包里的rda()函数可做冗余度分析和典型相关。fso包提供了模糊集排序(Ordination)方法。

独立成分(Independent Components)

fastICA包用fastICA算法做独立成分分析(ICA)和投影寻踪分析(Projection Pursuit),mlica包提供独立成分分析的最大似然拟合,PearsonICA包用基于互信息的打分函数分离独立信号。ICS包能执行不变坐标系(invariant coordinate system)和独立成分分析(independent components)。JADE包提供就JADE算法的接口,而且可做一些 ICA。

普鲁克分析(Procrustes analysis):

vegan包里的procrustes()可做普鲁克分析,也提供排序(ordination)函数。更一般的普鲁克分析可由FactoMineR包里的GPA()实现。

6) 主坐标/尺度方法(Principal coordinates / scaling methods):

stats包的cmdscale()函数执行传统的多维尺度分析(multidimensional scaling,MDS)(主坐标分析Principal Coordinates Analysis),MASS包的sammon()和isoMDS()函数分别执行Sammon和Kruskal非度量多维尺度分析。

vegan包提供非度量多维尺度分析的包装(wrappers)和后处理程序。

7) 无监督分类(Unsupervised classification):

聚类分析:

CRAN的Cluster任务列表全面的综述了R实现的聚类方法。stats里提供等级聚类hclust()和k-均值聚类kmeans()。

cluster包里有大量的聚类和可视化技术,

clv包里则有一些聚类确认程序,

e1071包的classAgreement()可计算Rand index比较两种分类结果。

Trimmed k-means聚类分析可由trimcluster包实现,聚类融合方法(Cluster Ensembles)由clue包实现,clusterSim包能帮助选择最佳的聚类,hybridHclust包提供一些混合聚类方法。

energy包里有基于E统计量的距离测度函数edist()和等级聚类方法hclust.energy()。

LLAhclust包提供基于似然(likelihood linkage)方法的聚类,也有评定聚类结果的指标。

fpc包里有基于Mahalanobis距离的聚类。

clustvarsel包有多种基于模型的聚类。模糊聚类(fuzzy clustering)可在cluster包和hopach包里实现。

Kohonen包提供用于高维谱(spectra)或模式(pattern)的有监督和无监督的SOM算法。

clusterGeneration包帮助模拟聚类。

CRAN的Environmetrics任务列表里也有相关的聚类算法的综述。mclust包实现了基于模型的聚类,MFDA包实现了功能数据的基于模型的聚类。

树方法:

CRAN的MachineLearning任务列表有对树方法的细节描述。分类树也常常是重要的多元方法,rpart包正是这样的包,rpart.permutation包还可以做rpart()模型的置换(permutation)检验。

TWIX包的树可以外部剪枝。hier.part包分割多元数据集的方差。

mvpart包可做多元回归树,party包实现了递归分割(recursive partitioning),rrp包实现了随机递归分割。

caret包可做分类和回归训练,进而caretLSF包实现了并行处理。kknn包的k-近邻法可用于回归,也可用于分类。

8) 有监督分类和判别分析(Supervised classification and discriminant analysis):

MASS包里的lda()和qda()分别针对线性和二次判别分析。

mda包的mda() and fda()允许混合和更灵活的判别分析,mars()做多元自适应样条回归(multivariate adaptive regression splines),bruto()做自适应样条后退拟合(adaptive spline backfitting)。

earth包里也有多元自适应样条回归的函数。

rda包可用质心收缩法(shrunken centroids regularized discriminant analysis)实现高维数据的分类。VR的class包的knn()函数执行k-最近邻算法,knncat包里有针对分类变量的k-最近邻算法。

SensoMineR包的FDA()用于因子判别分析。许多包结合了降维(dimension reduction)和分类。

klaR包可以做变量选择,可处理多重共线性,还有可视化函数。

superpc包利用主成分做有监督的分类,classPP包则可为其做投影寻踪(projection pursuit),gpls包用广义偏最小二乘做分类。hddplot包用交叉验证的线性判别分析决定最优的特征个数。

supclust包可以根据芯片数据做基因的监督聚类。ROCR提供许多评估分类执行效果的方法。

predbayescor包可做朴素贝叶斯(naïve Bayes)分类。

关于监督分类的更多信息可以看MachineLearning任务列表。

9) 对应分析(Correspondence analysis):

MASS包的corresp()和mca()可以做简单和多重对应分析。ca包提供单一、多重和联合(joint)对应分析。

ade4包的ca()和mca()分别做一般的和多重对应分析。

vegan包里也有类似的函数。cocorresp可实现两个矩阵间的co-correspondence分析。

FactoMineR 包的CA()和MCA()函数也能做类似的简单和多重对应分析,还有画图函数。

homals执行同质分析(homogeneity)。

10) 前向查找(Forward search):

Rfwdmv包执行多元数据的前向查找。

11) 缺失数据(Missing data):

mitools包里有缺失数据的多重估算(multiple imputation)的函数, mice包用chained equations实现了多重估算,mvnmle包可以为多元正态数据的缺失值做最大似然估计(ML Estimation),

norm包提供了适合多元正态数据的估计缺失值的期望最大化算法(EM algorithm),

cat包允许分类数据的缺失值的多重估算,mix包适用于分类和连续数据的混合数据。

pan包可为面版数据(panel data)的缺失值做多重估算。

VIM包做缺失数据的可视化和估算。

Hmisc包的aregImpute()和transcan()提供了其它的估算缺失值方法。

EMV包提供了knn方法估计缺失数据。monomvn包估计单调多元正态数据的缺失值。

12) 隐变量方法(Latent variable approaches):

stats包的factanal()执行最大似然因子分析,MCMCpack包可做贝叶斯因子分析。

GPArotation包提供投影梯度(Gradient Projection)旋转因子法。

FAiR包用遗传算法作因子分析。ifa包可用于非正态的变量。

sem包拟合线形结构方程模型。

ltm包可做隐含式语义分析 (Latent semantic analysis),eRm包则可拟合Rasch模型(Rasch models)。

FactoMineR包里有很多因子分析的方法,包括:MFA()多元因子分析,HMFA()等级多元因子分析,ADFM()定量和定性数据的多元因子分析。tsfa包执行时间序列的因子分析。

poLCA包针对多分类变量(polytomous variable)做潜类别分析(Latent Class Analysis)。

13) 非高斯数据建模(Modelling non-Gaussian data):

bivpois包建模Poisson分布的二变量。

mprobit包提供了适合二元和顺序响应变量的多元概率模型。

MNP包实现了Bayesian多元概率模型。polycor包可计算多组相关(olychoric correlation)和四分相关(tetrachoric correlation)矩阵。

bayesm包里有多种模型,如:表面非相关回归(Seemingly unrelated Regression),多元logit/probit模型, 工具变量法(Instrumental Variables)。

VGAM包里有:广义线形和可加模型(Vector Generalised Linear and Additive Models),减秩回归(Reduced Rank regression)。

14) 矩阵处理(Matrix manipulations):

R作为一种基于向量和矩阵的语言,有许多处理矩阵的强有力的工具,由包Matrix和,SparseM实现。

matrixcalc包增加了矩阵微积分的功能。spam包提供了更深入的针对稀疏矩阵的方法。

15) 其它(Miscellaneous utitlies):

DEA包执行数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)。abind包组合多维array

Hmisc 包的mApply()扩充了apply()的功能。

除了前面描述的功能,sn包还未偏正态和偏t分布提供边缘化(marginalisation)、仿射变换(affine transformations)等。

SharedHT2包执行芯片数据的Hotelling's T2检验。panel包里有面版数据(panel data)的建模方法。mAr包可做向量自回归模型(vector auto-regression),

MSBVAR包里有贝叶斯向量自回归模型。

Hmisc包的rm.boot()函数bootstrap重复测量试验(Repeated Measures Models)。compositions包提供复合数据分析(compositional data analysis)。

cramer包为两样本数据做多元非参Cramer检验。

psy里有许多心理学的常用方法。

cwhmisc包集合的cwhmath包里有许多有趣的功能,如各种旋转函数。

desirability包提供了基于密度函数的多变量最优化方法。

geozoo包可以画geozoo包里定义的几何对象。

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二、Machine Learning & Statistical Learning

以下所有资讯都来自与VRAN task viewMachine Learning & Statistical Learning

转载于:https://www.douban.com/note/500637572/

机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面: 1)神经网络(Neural Networks): nnet包执行单隐层前馈神经网络,nnet是VR包的一部分(http://cran.rproject.org/web/packages/VR/index.html)。 2)递归拆分(Recursive Partitioning): 递归拆分利用树形结构模型,来做回归、分类和生存分析,主要在rpart包(http://cran.r-project.org/web/packages/rpart/index.html)和tree包(http://cran.r-project.org/web/packages/tree/index.html)里执行,尤其推荐rpart包。Weka里也有这样的递归拆分法,如:J4.8, C4.5, M5,包Rweka提供了R与Weka的函数的接口(http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html)。 party包提供两类递归拆分算法,能做到无偏的变量选择和停止标准:函数ctree()用非参条件推断法检测自变量和因变量的关系;而函数mob()能用来建立参数模型(http://cran.r-project.org/web/packages/party/index.html)。另外,party包里也提供二分支树和节点分布的可视化展示。 mvpart包是rpart的改进包,处理多元因变量的问题(http://cran.r-project.org/web/packages/mvpart/index.html)。rpart.permutation包用置换法(permutation)评估树的有效性(http://cran.r-project.org/web/packages/rpart.permutation/index.html)。knnTree包建立一个分类树,每个叶子节点是一个knn分类器(http://cran.r-project.org/web/packages/knnTree/index.html)。LogicReg包做逻辑回归分析,针对大多数自变量是二元变量的情况(http://cran.r-project.org/web/packages/LogicReg/index.html)。maptree包(http://cran.r-project.org/web/packages/maptree/index.html)和pinktoe包(http://cran.r-project.org/web/packages/pinktoe/index.html)提供树结构的可视化函数。 3)随机森林(Random Forests): randomForest 包提供了用随机森林做回归和分类的函数(http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html)。ipred包用bagging的思想做回归,分类和生存分析,组合多个模型(http://cran.r-project.org/web/packages/ipred/index.html)。party包也提供了基于条件推断树的随机森林法(http://cran.r-project.org/web/packages/party/index.html)。varSelRF包用随机森林法做变量选择(http://cran.r-project.org/web/packages/varSelRF/index.html)。 4)Regularized and Shrinkage Methods: lasso2包(http://cran.r-project.org/web/packages/lasso2/index.html)和lars包(http://cran.r-project.org/web/packages/lars/index.html)可以执行参数受到某些限制的回归模型。elasticnet包可计算所有的收缩参数(http://cran.r-project.org/web/packages/elasticnet/index.html)。glmpath包可以得到广义线性模型和COX模型的L1 regularization path(http://cran.r-project.org/web/packages/glmpath/index.html)。penalized包执行lasso (L1) 和ridge (L2)惩罚回归模型(penalized regression models)(http://cran.r-project.org/web/packages/penalized/index.html)。pamr包执行缩小重心分类法(shrunken centroids classifier)(http://cran.r-project.org/web/packages/pamr/index.html)。earth包可做多元自适应样条回归(multivariate adaptive regression splines)(http://cran.r-project.org/web/packages/earth/index.html)。 5)Boosting : gbm包(http://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html)和boost包(http://cran.r-project.org/web/packages/boost/index.html)执行多种多样的梯度boosting算法,gbm包做基于树的梯度下降boosting,boost包包括LogitBoost和L2Boost。GAMMoost包提供基于boosting的广义相加模型(generalized additive models)的程序(http://cran.r-project.org/web/packages/GAMMoost/index.html)。mboost包做基于模型的boosting(http://cran.r-project.org/web/packages/mboost/index.html)。 6)支持向量机(Support Vector Machines): e1071包的svm()函数提供R和LIBSVM的接口 (http://cran.r-project.org/web/packages/e1071/index.html)。kernlab包为基于核函数的学习方法提供了一个灵活的框架,包括SVM、RVM……(http://cran.r-project.org/web/packages/kernlab/index.html) 。klaR 包提供了R和SVMlight的接口(http://cran.r-project.org/web/packages/klaR/index.html)。 7)贝叶斯方法(Bayesian Methods): BayesTree包执行Bayesian Additive Regression Trees (BART)算法(http://cran.r-project.org/web/packages/BayesTree/index.htmlhttp://www-stat.wharton.upenn.edu/~edgeorge/Research_papers/BART%206--06.pdf)。tgp包做Bayesian半参数非线性回归(Bayesian nonstationary, semiparametric nonlinear regression)(http://cran.r-project.org/web/packages/tgp/index.html)。 8)基于遗传算法的最优化(Optimization using Genetic Algorithms): gafit包(http://cran.r-project.org/web/packages/gafit/index.html)和rgenoud包(http://cran.r-project.org/web/packages/rgenoud/index.html)提供基于遗传算法的最优化程序。 9)关联规则(Association Rules): arules包提供了有效处理稀疏二元数据的数据结构,而且提供函数执Apriori和Eclat算法挖掘频繁项集、最大频繁项集、闭频繁项集和关联规则(http://cran.r-project.org/web/packages/arules/index.html)。 10)模型选择和确认(Model selection and validation): e1071包的tune()函数在指定的范围内选取合适的参数(http://cran.r-project.org/web/packages/e1071/index.html)。ipred包的errorest()函数用重抽样的方法(交叉验证,bootstrap)估计分类错误率(http://cran.r-project.org/web/packages/ipred/index.html)。svmpath包里的函数可用来选取支持向量机的cost参数C(http://cran.r-project.org/web/packages/svmpath/index.html)。ROCR包提供了可视化分类器执行效果的函数,如画ROC曲线(http://cran.r-project.org/web/packages/ROCR/index.html)。caret包供了各种建立预测模型的函数,包括参数选择和重要性量度(http://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html)。caretLSF包(http://cran.r-project.org/web/packages/caretLSF/index.html)和caretNWS(http://cran.r-project.org/web/packages/caretNWS/index.html)包提供了与caret包类似的功能。 11)统计学习基础(Elements of Statistical Learning): 书《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction 》(http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/)里的数据集、函数、例子都被打包放在ElemStatLearn包里(http://cran.r-project.org/web/packages/ElemStatLearn/index.html)。 12)R统计软件的Lars算法的软件包提供了Lasso算法。根据模型改进的需要,数据挖掘工作者可以借助于Lasso算法,利用AIC准则和BIC准则精炼简化统计模型的变量集合,达到降维的目的。因此,Lasso算法是可以应用到数据挖掘中的实用算法。glasso(graphical lasso)是lasso方法的一种扩展,采用加罚的极大似然方法估计变量间协方差矩阵的逆矩阵(这个逆矩阵在图模型中被称为Concentration Matrix或者Precision Matrix),加以适当整理之后,可以得到变量间的稀疏化的偏相关系数矩阵,其中的零元素表示了变量间的条件独立关系。我们可以利用其中的非零元素生成图模型。

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