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如何提取 R 语言内置数据集和著名 R 包的数据集

大家好，今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集，以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时，都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...在 R 里，数据集资源非常丰富，R 本身自带了许多经典数据集，而且各种 R 包中也包含了大量有用的例子，最后还可以利用一个专门的资源库——Rdatasets。...我们今天就一一讲解，带你走进 R 语言的数据世界！ 1. R 语言自带的数据集 R 自带的数据集其实非常多，而且这些数据集涵盖了各种领域，比如统计学、医学、社会科学等。...提取著名 R 包中的数据集除了 R 自带的数据集，很多常用的 R 包里也内置了数据集。对于生物或医学相关的研究，很多包会提供领域内的数据集，供用户进行模型验证或方法测试。...如何找到更多的数据集？——Rdatasets 如果你觉得 R 自带的数据集或者某个 R 包里的数据集不够用，别担心，还有一个专门存储 R 数据集的仓库，叫做 Rdatasets。

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【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法

数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 library(gclus) data(wine) head(wine) Loading required package: cluster ?...因为我们要找一个数据集进行聚类分析，所以不需要第一列的种类标签信息，因此去掉第一列。...library(mclust) m_clust Mclust(as.matrix(dataset), G=1:20) #聚类数目从1一直试到20 summary(m_clust) Gaussian...2.Nbclust包 Nbclust包是我在《R语言实战》上看到的一个包，思想和mclust包比较相近，也是定义了几十个评估指标，然后聚类数目从2遍历到15（自己设定），然后通过这些指标看分别在聚类数为多少时达到最优...这个方法也是出于《R语言实战》，自定义的一个求组内误差平方和的函数。

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开发 | 机器学习之确定最佳聚类数目的10种方法

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R语言进阶之聚类分析

R语言拥有大量和聚类分析相关的函数，在这里我主要会和大家介绍K-means聚类、层次聚类和基于模型的聚类。 1....我们仍然以鸢尾花数据集（iris）为例进行详细讲解： # 数据预处理 mydata 提取前4列数据，不包括类别这个变量 mydata <- na.omit(mydata...sum(kmeans(mydata, centers=i)$withinss) #计算不同聚类个数的组内平方和 plot(1:15, wss, type="b", xlab="Number of Clusters...我们可以使用R包“mclust”的Mclust()函数来实现这种模型聚类分析，同时你可以通过help(mclustModelNames)去查看各类模型的详细信息。...# 基于模型的聚类分析 library(mclust) fit3 Mclust(mydata) plot(fit3) # 绘图 summary(fit3) # 输出结果 ? ? ?

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转录组数据的时间序列分析，你学会了吗

上周的公众号处理了不同时间序列的数据集，但因为是内置的数据集，很多分析流程都已经被pipeline函数包装了，那如果是自己的时间序列数据集该怎么分析呢？...曾老师就让我学习一下这个包，今天咱就浅学一下吧~ Package ‘Mfuzz’ 以数据集GSE120418为例，是转录组的数据集哦主要内容：Transcriptome-wide analysis...tidyverse) 下载数据 d='GSE120418_RAW/' fs = list.files(d,pattern = '_Col_') ##这里我就想看看对照组的情况，就把对照组的GSM样本提取出来...results---- # 在cl这个对象中就保存了聚类的完整结果，对于这个对象的常见操作如下 cl$size # 查看每个cluster中的基因个数 cl$cluster[cl$cluster == 1] # 提取某个...results---- # 在cl这个对象中就保存了聚类的完整结果，对于这个对象的常见操作如下 cl$size # 查看每个cluster中的基因个数 cl$cluster[cl$cluster == 1] # 提取某个

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单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析13

##########################################.libPaths('/home/regnerm/anaconda3/envs/scENDO_scOVAR/lib/R/.../filterDoublets_modified.R")###############################################################library(scater...(GSEA) 的 R 包。...，去对atac数据集进行peak分析，最后去寻找差异基因，进行可视化，可视化都分了两种，一种是样本，一种是细胞类型。...这里面的循环比较适合我这种比较懒得人，还有给两个数据集建立锚得也是单细胞两组学结合用到得。我觉得作者的配色还挺漂亮的，准备拿自己的数据集进行可视化，学习改一下代码。

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与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合

与数据挖掘有关或者有帮助的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.stats 2、分类常用的包： rpart...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...scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack,unstack 其他：aggregate,merge,reshape 9、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

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单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析7

##########################################.libPaths('/home/regnerm/anaconda3/envs/scENDO_scOVAR/lib/R/.../filterDoublets_modified.R")###############################################################library(scater...library(ggplot2)library(ensembldb)library(EnsDb.Hsapiens.v86)library(ArchR)library(SingleR)#viridis：绘图R包...进行聚类分析library(mclust)for (i in sampleNames){ proj.i R包还有配色包

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SC-MEB：空间转录组聚类R包！

小编今天为大家介绍一个使用隐马尔可夫模型进行空间聚类分析的R包SC-MEB，发表在BIB上，题目为SC-MEB: spatial clustering with hidden Markov random...package: mclust #> Warning: package 'mclust' was built under R version 4.0.5 #> Package 'mclust' version...5.4.7 #> Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications....结果解析 01 输入数据和预处理这里我们使用R包的真实数据CRC数据集拟合SC-MEB。...对于空间转录组ST或Visiu数据集，参数c的范围通常在0.4到1之间，而对于具有大量细胞的10x Genomics Visium的MERFISH公共数据集，通常会变得更大，例如10-20。

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R语言数据挖掘相关包总结-转帖

与数据挖掘有关或者有帮助的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.stats...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...SPADE算法： cSPADE 5、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, tsr 6、统计常用的包： Base R,

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【学习】干货：与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合

与数据挖掘有关或者有帮助的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.stats 2、分类...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...SPADE算法： cSPADE 5、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, tsr 6、统计常用的包： Base R,

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单细胞转录组学轨迹分析解析2-Slingshot代码解析

1.2 Datasets 我们将在此流程分析中使用两个test数据集。第一个（称为“单轨迹”数据集）在下面生成，旨在表示单个谱系，其中三分之一的基因与过渡相关。...该数据集将包含在 SingleCellExperiment 对象（Lun and Risso 2017）中，并将用于演示完整的“从头到尾”工作流程。...前者在 mclust 包中实现，并具有一种基于贝叶斯信息准则（BIC）确定聚类数量的自动化方法。...library(mclust, quietly = TRUE)## Package 'mclust' version 6.0.0## Type 'citation("mclust")' for citing...this R package in publications.#### Attaching package: 'mclust'## The following object is masked from

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第9章聚类笔记

# data wget https://github.com/ywchiu/ml_R_cookbook/raw/master/CH9/customer.csv # 只有60行，复制在这 ID,Visit.Time...# 轮廓 kms <- silhouette(km$cluster, dist(customer)) summary(kms) Silhouette of 60 units in 4 clusters...可以调用fpc::plotcluster函数生成一个判别投影图 9.10 基于模型的聚类方法 # ########模型 install.packages("mclust") library(mclust...) mb Mclust(customer) par(mfrow=c(1,1)) plot(mb) summary(mb) -------------------------------------...finite mixture model fitted by EM algorithm ---------------------------------------------------- Mclust

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基于 mlr 包的 K 最近邻算法介绍与实践（上）

tidyverse 是一个 “专为数据科学设计的 R 包集合”，创建的目的是让 R 中的数据科学任务更简单、更人性化、更可复制。本期将先从常用的 k 近邻算法出发！...即给定一个训练数据集，对新输入的样本，在训练数据集中找到与该样本最邻近的 k 个实例，这 k 个实例中的多数属于哪个类，则新输入的样本也属于哪个类。 2....KNN 算法基本要素 KNN 算法中，所选择的邻近实例都是已经正确分类的对象，该算法只依赖于最邻近的一个或者几个实例的类别来决定待分样本所属的类别，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为 0，...应用举例本文将先介绍 mlr 包中 KNN 算法的使用方法，以 mclust 包中的 diabetes 数据集为例。...3.1 加载数据 library(mclust) library(tibble)#属于 tidyverse,以合理的方式组织和显示数据 data(diabetes, package = "mclust"

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单细胞转录组 | 使用SingleR进行细胞亚群自动注释

加载数据集使用SingleR的最简单方法是使用内置参考对细胞进行注释。...这里我们提供了下载好的数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1iThoEbHe_fJOSxiSZGeKFw 提取码：2022 # 加载人数据集 load("D:/sc-seq/SingleR_ref...data <- GetAssayData(scRNA_harmony, slot="data") 6.2 提取clusters数据因为后续我们要对clusters进行注释，在这里我们提取clusters...SingleR注释 test：单细胞表达值的数字矩阵，即：前面提取的data数据； ref：来自参考数据集的表达式值的数值矩阵，即：前面加载的参考数据集； labels：ref中所有样本的已知标签的字符向量或因子...= clusters, assay.type.test = "logcounts", assay.type.ref = "logcounts") ## 提取注释信息

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基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类可以基于两个主要目标评估良好的聚类算法：高级内相似性低级间相似性基于模型的聚类是迭代方法，通过优化聚类中数据集的分布...，将一组数据集拟合到聚类中。...此方法分三步进行：首先随机选择高斯参数并将其拟合到数据点集。迭代地优化分布参数以适应尽可能多的点。一旦收敛到局部最小值，您就可以将数据点分配到更接近该群集的分布。...R中的建模 mb = Mclust(iris[,-5]) #定义聚类数 mb3 = Mclust(iris[,-5], 3) # 最优模型 mb$modelName # 最优聚类数 mb$G #

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R语言学习路线和常用数据挖掘包

对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。...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.stats 2、分类...randomForest 回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict,residuals 生存分析: survfit, survdiff,coxph 3、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

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R语言学习路线和常用数据挖掘包

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R语音与数据挖掘常用的包

对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。...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.stats 2、分类...randomForest 回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals 生存分析: survfit, survdiff, coxph 3、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

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R语言学习路线图-转帖

对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。...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.stats...randomForest 回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals 生存分析: survfit, survdiff, coxph 3、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

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如何提取 R 语言内置数据集和著名 R 包的数据集

【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法

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R语言进阶之聚类分析

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单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析7

SC-MEB：空间转录组聚类R包！

R语言数据挖掘相关包总结-转帖

【学习】干货：与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合

单细胞转录组学轨迹分析解析2-Slingshot代码解析

第9章聚类笔记

基于 mlr 包的 K 最近邻算法介绍与实践（上）

单细胞转录组 | 使用SingleR进行细胞亚群自动注释

基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

R语言学习路线和常用数据挖掘包

R语言学习路线和常用数据挖掘包

R语音与数据挖掘常用的包

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