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R语言从入门到精通：Day9

散点图-拟合曲线 散点图可用来描述两个连续型变量间的关系。这里以R中自带的mtcars数据为例绘制第一个示例图。...图5:高密度散点图 虽然丢失了一些细节，但可以完整的展示整体上两个变量之间的关系。上面的图形当然也有其他的函数可以绘制，比如 hexbin包 中的 hexbin() 函数。...下面是一个简单的三维散点图的例子（可用scatterplot3d包中的 scatterplot3d()函数来绘制它们的关系）。 ? 图6:三维散点图 这里就不展开讲更多三维散点图的函数了。...颜色和/或阴影可表示拟合模型的残差值。vcd包中的mosaic()函数可以绘制马赛克图。(R基础安装中的mosaicplot()也可绘制马 赛克图，但还是推荐vcd包，因为它具有更多扩展功能。)...，独立开发多个数据分析软件并发表相关文章（影响因子≥5分6篇，≥10分2篇），熟知R、Python、Perl及C语言等多种编程语言及程序设计，曾累计书写R代码超过5万余行。

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R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Boxs M检验可视化

另外，我们注意到可以使用scatter3d``car包中的三维散点图更容易地看到组之间的差异。...有太多具有较大 D2 值的数据点。qplot(da.ml)HE 图HE 图显示了各均值之间的 H 椭圆以及误差的 E 椭圆。默认情况下，将绘制前两个响应变量。...----最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson...回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python...用线性回归预测股票价格9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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    R in action读书笔记（14）第十一章 中级绘图 之一：散点图（高能预警）

    car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并 能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...smoothScatter()函数可利用核密度估计生成用颜色密度来表示点分布的散点图，利用光平滑密度估计绘制的散点图。...11.1.3 三维散点图 假使你对汽车英里数、车重和排量间的关系感兴趣，可用scatterplot3d中的 scatterplot3d()函数来绘制它们的关系。...旋转三维散点图 用rgl包中的plot3d()函数创建可交互的三维散点图。你能通过鼠标对图形进 行旋转。函数格式为：plot3d(x,y,z) 其中x、y和z是数值型向量，代表着各个点。...用面积而不是半径来表示第三个变量，那么按照圆圈半径的公式（r = A / π ）变 换即可：Symbols（x,y,circle=sqrt(z/pi)）z即第三个要绘制的变量。

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    R可视乎 | 散点图系列（1）

    ---- 本文可以看作是《R语言数据可视化之美》[1]的学习笔记。...该书第四章——数据关系型图表中展示的散点图系列包括以下四个方面： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 气泡图 三维散点图 本文主要对第一部分进行介绍，并加上小编自己的理解。...不同类型拟合曲线的绘制 3.1 loess数据平滑曲线 局部加权回归（Locally Weighted Scatterplot Smoothing，LOESS）主要思想是取一定比例的局部数据，在这部分子集中拟合多项式回归曲线...4.2 非线性拟合 非线性拟合绘制残差图与线性拟合类似，唯一不同的点在：利用lm函数拟合不同的回归模型，以下使用了公式： ，后面的绘制与上面相同。...参考资料 [1] 《R语言数据可视化之美》: https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R [2] R语言里的非线性模型：多项式回归

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    R语言绘图：复杂散点图绘制

    reg.line # 默认值是lm，用于制定绘制回归直线的函数 ellipse # 在非对角线绘制数据密度椭圆 groups # 对数据分组 by.groups # 如果设置为TRUE，那么回归直线按照分组来拟合...高密度散点图 2.1 smoothScatter()函数 基础包中的smoothScatter()函数，可以利用核密度估计生成用颜色密度来表示点密度的散点图。...例如，使用hexbin()来绘制高密度散点图，六边形的颜色深度表示散点的密度。...三维散点图 三维散点图用于对三个变量之间的交互关系进行可视化，scatterplot3d包中的函数scatterplot3d()，可以用于绘制三维散点图： scatterplot3d(x, y=NULL...例如利用mtcars数据集，绘制wt，disp和mpg之间的三维散点图： install.packages("scatterplot3d") library(scatterplot3d) with(mtcars

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    当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

    而且还是支持在线编辑，以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。 Plotly在Python中使用也很简单，直接用pip install plotly就可以了。...单线拟合 与seaborn类似，plotly图表主题不需要单独设置，使用默认参数即可满足正常情况下的使用，因此一行代码并设置参数trendline="ols"即可搞定散点图与拟合线的绘制，非常方便。...与直接用plotly.express拟合普通最小二乘回归不同，这是通过散点图和拟合线组合的方式绘制图形，这会更加灵活，除了添加普通线性回归拟合曲线，还可以组合其他线性回归曲线，即将拟合结果很好地可视化出来...多元线性回归可视化 本节介绍用plotly可视化多元线性回归(MLR)的系数。 用一个或两个变量可视化回归是很简单的，因为可以分别用散点图和3D散点图来绘制它们。...模型评价可视化 这里的模型评价主要针对分类模型，回归模型用拟合误差、拟合残差等可以评价回归模型的优劣，前面已经介绍过了。

    8.5K10

    origin怎么下载？Origin函数绘图软件2022中文版下载安装软件介绍

    例如，我们可以绘制出音频数据的波形图、频谱图和声谱图，以便更好地理解其声音频率、幅度和相位等方面的信息。...强大的图形绘制功能Origin软件拥有强大而灵活的图形绘制功能，用户可以轻松地制作各种不同类型的图表和三维可视化效果。...下面通过实际案例介绍：案例3：制作散点图和回归曲线假设我们想要研究某种工艺条件对产品质量的影响，我们可以在Origin软件中制作散点图，并同时绘制回归曲线，以便更好地观察两个变量之间的关系。...例如，我们可以将工艺条件作为X轴变量，将产品质量作为Y轴变量，绘制出一个散点图，并利用Origin软件提供的拟合功能，同时绘制出回归曲线。...例如，我们可以将产品销售量作为因变量，将市场价格、广告投入、竞争对手数量等自变量输入模型中，并利用Origin软件提供的拟合和优化功能，得出最佳的回归系数。

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    【视频】R语言支持向量分类器SVM原理及房价数据预测应用及回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络对比可视化

    并创新性地将这些分类技术与 R 语言相结合，运用回归、LASSO、决策树等多种模型预测房价，旨在为数据分类与房价预测领域提供全新的研究思路与方法。 一、超平面 在高维空间中，超平面具有重要意义。...R语言软件对房价数据预测：回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化 本文将介绍帮助客户使用R语言软件进行房屋价格预测的几种常见方法，包括回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM...str(data) 绘制相关散点图 通过绘制相关散点图，我们可以查看数值变量之间存在哪些关系？...从R方的结果来看，R方等于93%，因此，模型解释了房屋价格大部分的方差，可以说模型的拟合效果非常良好 残差表现来看模型的拟合好坏 左上方的图是一个散点图，用于表示拟合值和残差的关系。...因此模型拟合较好，所以对测试集进行预测，并且得到误差结果 SVM模型 用svm建立分类模型 使用回归核函数数据进行支持，向量机建模 从结果来看，可以得到它的最优参数以及支持向量的个数124个。

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    数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

    R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴...)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2. base基本图形系统相关内容可参照：《R语言 图形初阶：hist、plot和图形布局layout | 第6讲》，作为R语言图形绘制的入门一节...1.1 lattice常见函数集表达式对照表 图形类型 函数 表达式示例 三维等高线图 contourplot() z ~ x*y 三维水平图 levelplot() z ~ y*x 三维散点图...变形：单变量绘图，用 ~ x 即可；三维绘图，用z ~ x*y；多变量绘图，使用数据框代替y ~ x即可。...Type 字符型向量，设定一个或多个散点图的绘图参数，（如p=点，l=线，r=回归，smooth=平滑曲线，g=格点） xlab/ylab 字符型向量，设定横轴和纵轴标签 xlim/ylim 两元素数值型向量

    4.4K30

    汇总|3D人脸重建算法

    两个解码器作为非线性3DMM分别从形状和纹理参数映射到三维形状和纹理。利用投影参数、三维形状和纹理，设计了一种新的解析可微绘制层来重建原始输入人脸。整个网络是端到端培训，只有薄弱的监督。...本文将三维人脸重建问题归结为回归问题，而不是模型拟合问题。...级联回归器离线学习从一组三维面及其在不同视图中对应的二维面图像。该方法将大视角下不可见的标志点视为缺失数据，用相同的回归函数统一处理任意视角下的人脸图像。...通过3D-to-2D映射矩阵将三维人脸形状和标志点关联起来。在每次迭代中，首先通过一个地标回归器估计对地标的平差，然后利用该地标平差通过一个形状回归器估计三维人脸形状平差。...4、 展示了如何将三维面部地标定位的相关任务纳入到所提出的框架中，并帮助提高重建质量，特别是在大姿态和面部表情的情况下。 5、 论文的方法在单图像三维人脸重建方面的性能大大优于以前的工作。

    2.1K20

    【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

    在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据高维数据集的处理可能是一个复杂的问题，因为我们需要更高的计算资源，或者难以控制机器学习模型的过度拟合等。...本文选自《R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图》。...点击标题查阅往期内容数据分享|R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据和降维可视化用回归和主成分分析...和层次聚类SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘R语言中实现层次聚类模型用R语言进行网站评论文本挖掘聚类...R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言聚类算法的应用实例基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

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    【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

    在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据高维数据集的处理可能是一个复杂的问题，因为我们需要更高的计算资源，或者难以控制机器学习模型的过度拟合等。...本文选自《R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图》。...点击标题查阅往期内容数据分享|R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据和降维可视化用回归和主成分分析...和层次聚类SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘R语言中实现层次聚类模型用R语言进行网站评论文本挖掘聚类...R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言聚类算法的应用实例基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

    1.3K00

    科研作图origin软件最新正式版，origin软件安装激活教程下载

    同时，Origin软件内置了大量的统计分析和数学函数，可以方便地进行数据分析和模型拟合。...Origin软件的可视化功能非常强大，可以绘制各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图、饼图等，还可以进行图表的自定义设置，包括坐标轴、标签、标题等。...此外，Origin软件还支持三维图表和动态图表的绘制，使数据的可视化更加生动和直观。 Origin软件也拥有一些高级功能，如批量处理、自动化脚本、编程接口等，可以帮助用户更高效地进行数据处理和分析。...Regression：用于进行回归分析，可以得到数据的回归方程和拟合优度。 绘图函数 Plot：用于绘制线图、散点图、柱状图等常见的二维图表。 Contour：用于绘制等高线图、伪彩色图等二维图表。...Surface：用于绘制三维曲面图、等值面图等三维图表。 Image：用于绘制图像，如灰度图、彩色图等。 高级函数 BatchPeak：用于批量处理峰值数据，可以自动识别峰值位置和峰值大小。

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    origin中文版，origin科研软件安装包，origin软件安装及功能介绍

    Origin 是一款非常强大、功能丰富的数据分析和绘图软件，与 Excel 和 Matlab 等其他数据处理软件相比，它具有更为专业的统计分析和图形绘制能力。...例如，它支持多元线性回归、方差分析、因子分析等高级统计分析方法，并可以使用探索性数据分析（EDA）和贝叶斯统计推断等方法进行数据建模和预测。...例如，在我的一项研究中，我需要使用多元线性回归方法来分析气象与环境因素对 PM2.5 浓度的影响。使用 Origin，我可以方便地进行数据导入和变量选择，同时还可以进行模型拟合和预测等操作。...例如，在我的研究中，我需要绘制一张三维散点图，用于展示不同水平的温度、湿度和光照条件对植物生长的影响。...使用 Origin，我可以轻松地进行数据导入、样式设置和标注等绘图工作，并生成高质量的二维和三维图形。这些图形不仅美观、易读，而且具有多种输出格式，便于我进行后续的报告和展示。

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    R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化

    我们做完整的逻辑回归分析，包括参数估计、假设检验，以及预测评估和模型评价；数据分析与模型建立首先，我们对数据进行了可视化分析，绘制了变量之间的散点图和计算了它们之间的相关系数。...读取数据后查看前几行数据js head(data)因变量（是否为ST）STindex绘制变量之间的散点图从上面的图中，我们可以看到各个变量之间的相关关系，其中每股收益和每股净资产呈正相关关系 。...命令语句为plot(lm.1)，显示结果如下左上图是拟合值与残差的散点图，从图上可以发现，除去第3个离群点外，所有点基本上是随机地分散在纵坐标值为-1和+1的两条平行线之间，这说明随机误差项具有同方差性...最受欢迎的见解1.用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔科夫模型(HMM)的应用2.R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计3.R语言实现 Copula 算法建模依赖性案例分析报告4.R...语言COPULAS和金融时间序列数据VaR分析5.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测6.用R语言实现神经网络预测股票实例7.r语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型8.R

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    科研分析绘图必备软件 Prism 9.5中文版下载安装，Prism功能及使用

    图形绘制完成数据输入后，就可以开始绘制图形了。Prism 支持多种图形类型，如条形图、折线图、饼图、散点图、热图等等。此处我们选择散点图作为示例演示。...在Prsim 的主界面上点击“Scatter”即可打开散点图绘制窗口，然后按步骤设置散点图属性，包括 X 轴和 Y 轴数据源，数据点标记形状、大小、颜色，图表边框样式等，最后只需要点击“OK”按钮即可完成图形绘制...高效统计分析Prism 支持多种统计方法，如线性回归分析、方差分析、t 检验、ANOVA 等等。通过这些高效的统计分析方法，您可以更快捷地得出结论并制作相应的图表。2....多种图形类型除了散点图外，Prism 还支持多种图表类型，如箱线图、雷达图、极坐标图、三维图等等。这些图表类型的使用能够更好地呈现不同类型的数据和分析结果，满足用户在数据可视化方面的不同需求。3....通过对图表元素的移动、缩放、旋转和曲线拟合等，用户可以创造出更具有个性化的图表。总之，Prism 作为一款功能强大的数据可视化软件，既支持多种统计分析方法，又支持多种图表类型和高度定制化。

    1K20

    Python数据分析 | seaborn工具与数据可视化

    对独立变量和相关变量进行回归拟合和可视化更加便捷。 对数据矩阵进行可视化，并使用聚类算法进行分析。 基于时间序列的绘制和统计功能，更加灵活的不确定度估计。 基于网格绘制出更加复杂的图像集合。...relplot 主要有散点图和线形图2种样式，适用于不同类型的数据。 （1）散点图 指定 $x$ 和 $y$ 的特征，默认可以绘制出散点图。...默认情况下，该方法将绘制直方图并拟合核密度估计图。...API层级 函数 介绍 Axes-level regplot 自动完成线性回归拟合 Axes-level lmplot 支持引入第三维度进行对比 （1）regplot regplot 绘制回归图时，只需要指定自变量和因变量即可...，regplot 会自动完成线性回归拟合。

    1.9K41

    R-三维散点图绘制绘制

    如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中，通常称其为三维散点图，即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。...plot3D包的scatter3D()函数等都可以绘制三维散点图。...下面将从两个包的两个函数（scatter3D(),plot3d()）入手，一步步带你完成三维散点图的绘制。本文内容丰富，希望大家都能学到自己想要的内容，学习不易，欢迎反馈建议。 本文框架 ?...同理，我们绘制出以鸢尾花不同类别作为第四个变量的三维散点图。通过该图可以清晰看到不同类别的鸢尾花特征非常不同。...参考资料 [1] R语言数据可视化之美: https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R [2] plot3d(): http:/

    2.3K11

    python数据分析——在面对各种问题时，因如何做分析的分类汇总

    Python是一种非常流行的编程语言，具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点，因此在数据科学领域得到广泛应用。...为了更准确地描述变量间的相关程度，最直观的是绘制散点图，并计算相关系数短阵,常用的有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数。...散点图主要用于查看数据的分布情况或大致趋势。相关系数反映现象的相关程度,用小写字母r表示。...【关键技术】 逻辑回归，调用sklearn.linear_model模块的LogisticRegression模型; 生成二维或三维网格矩阵，调用函数meshgrid(); 绘制具有非规则矩形网格的伪彩色图...第二步，基于数据集，分别设置聚类数k=2、3、4，进行K-means聚类分析，聚类结果用散点图绘制。

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