《R程序设计》课件

《程序设计》课程大纲R本课程旨在帮助学生掌握语言的基本语法和常用函数，并能够应用语言进行R R数据分析和可视化课程内容包括语言基础、数据结构、函数、统计分析、图R形绘制等语言简介R语言是一种免费开源的统计计算和图形表示软件它是统计学家和数据科学家R广泛使用的一种编程语言，主要用于数据分析和可视化语言拥有丰富的统计R函数、图形库和扩展包，可以满足各种数据分析需求语言以其强大的统计分析能力、灵活的编程功能以及丰富的可视化工具而闻名R它在数据科学、机器学习、生物信息学等领域得到广泛应用，并拥有庞大的用户社区和活跃的开发团队环境安装与配置R安装R1从网站下载对应操作系统的安装包，按照提示进行安装是一个免费开源软件，可供个人或企业使用CRAN RR安装RStudio2是一个集成开发环境，提供更友好的代码编辑、调试和可视化功能从官网下载安装包进行安装RStudio IDERStudio包管理3使用函数安装所需的包，如、等使用函数加载已安装的包install.packages Rggplot2dplyr library数据类型R数值型字符型逻辑型复数型数值型数据表示数字，例如整字符型数据表示文本，例如字逻辑型数据表示真或假，通常复数型数据表示包含实部和虚数、小数或分数母、数字或符号用和表示部的复数TRUE FALSE可用于数学运算、统计分析和用于存储和处理非数值数据，用于条件语句和逻辑运算，例用于处理涉及复数的数学运算其他计算任务例如姓名、地址和描述如比较操作和判断和工程问题向量运算向量加减法两个相同长度的向量，对应元素相加减得到新的向量例如向量c1,2,3+c4,5,6=c5,7,9向量乘除法向量可以与标量相乘除，即每个元素都乘除该标量例如向量c1,2,3*2=c2,4,6向量点积两个相同长度的向量，对应元素相乘后求和，称为向量点积例如向量c1,点积2,3c4,5,6=1*4+2*5+3*6=32向量叉积两个三维向量，叉积得到一个垂直于这两个向量的向量叉积的结果是一个新的向量，其大小等于两个向量的大小乘以它们之间角度的正弦值矩阵运算矩阵是语言中重要的数据结构之一，用于存储和处理二维数据矩阵运算在数据分析和机器学习中扮演着重要角色，提供了强大的工具R来处理各种数学操作矩阵创建1使用函数创建矩阵，指定数据、行数和列数`matrix`矩阵索引2使用方括号访问矩阵元素，例如访问第一行第二列元素`matrix[1,2]`矩阵运算3支持加减乘除等基本运算，以及转置、求逆等高级操作语言提供了丰富的矩阵运算函数，方便用户进行矩阵操作和数据分析R数据框数据组织灵活操作

1.

2.12数据框将不同类型的数据变量语言提供丰富的函数，支持R存储为列，方便数据整理和分数据框的筛选、排序、合并和析统计分析数据整理

3.3数据框的应用场景广泛，可用于数据预处理、统计分析、数据可视化等因子分类变量因子用于表示分类数据，例如性别、颜色、城市等因子水平因子水平代表分类变量的不同取值，例如性别有男、女两个水平有序因子有序因子表示分类变量的水平具有顺序关系，例如等级划分列表列表的定义列表的命名元素索引列表是一种可用于存储不同数据类型元素的列表可以使用名称标识，方便访问和操作其列表的元素可以通过索引进行访问，从开1有序集合，例如数字、字符或其他数据结构中的元素始编号条件语句语句if1根据条件执行不同代码块语句else2当条件不满足时执行if语句else if3用于多个条件判断语句switch4根据表达式值选择执行代码块条件语句是程序控制流中必不可少的组成部分它们允许程序根据特定条件执行不同的代码块，从而实现更灵活和智能的逻辑控制循环语句循环for循环用于重复执行代码块，每次循环使用不同的值for循环while循环在条件为真时重复执行代码块，直到条件变为假while循环repeat循环重复执行代码块，直到遇到语句repeat break函数定义定义函数1使用函数定义函数`function`参数2函数可以接受任意数量的参数返回值3使用函数返回函数结果`return`函数调用4使用函数名和参数调用函数函数是语言中重要的组成部分，可以将一组代码封装成一个可重复使用的单元通过函数定义，可以将复杂的操作简化为简单的调用R内置函数预定义功能简化操作语言包含大量的内置函数，提供内置函数简化了代码编写，提高R预定义的功能，无需额外编写代效率，避免重复代码，使代码更码例如，计算平均值、标准差简洁易懂例如，使用、最大值、最小值等函数获得数据汇总信`summary`息提升效率内置函数经过优化，执行效率更高，可以处理大规模数据，节省时间和资源数据导入导出读取外部数据1R语言提供了丰富的函数，可以方便地从多种数据源中导入数据，例如文本文件、电子表格、数据库、网页等例如，read.csv函数可以读取CSV文件，read.table函数可以读取表格数据导出数据2R语言也支持将数据导出到不同的格式，例如文本文件、电子表格、数据库、图像等例如，write.csv函数可以将数据写入CSV文件，write.table函数可以将数据写入表格数据数据转换3在导入和导出数据时，可能需要进行数据转换，例如将字符型数据转换为数值型数据，或将数据格式化R语言提供了丰富的函数和工具，可以满足各种数据转换需求数据预处理数据清洗1处理缺失值、异常值、重复值数据转换2数值型数据标准化、离散化特征工程3特征选择、特征衍生数据预处理是数据分析的必要步骤，它可以提高数据质量，提高模型的预测能力数据可视化数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分语言提供了丰富的绘图函数，可以创建各种类型的图表，包括散R点图、折线图、直方图、箱线图等这些图表可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的趋势和模式统计分析基础描述统计假设检验12统计分析的基础，包括集中趋检验总体参数的假设，如平均势、离散程度、分布形状等值、方差等方差分析相关分析34比较两个或多个样本均值之间研究两个或多个变量之间的关的差异系线性回归模型模型介绍线性回归模型用于描述变量之间线性关系，通过拟合一条直线，预测因变量的值模型建立利用最小二乘法，寻找最佳拟合直线，使预测值与实际值误差最小化模型评估通过平方、检验、检验等指标，评估模型拟合效果和显著性R Ft模型应用广泛应用于预测、分析等领域，例如预测房价、股票价格等逻辑回归模型模型概述1逻辑回归模型是一种统计方法，用于预测二元结果变量，例如成功或失败模型原理2该模型使用一个逻辑函数将线性组合的预测变量转换为概率，介于和之间01模型应用3逻辑回归广泛应用于各种领域，包括金融、医疗保健和营销时间序列分析数据预处理1处理缺失值、异常值模型选择

2、指数平滑等ARIMA模型评估3预测精度、模型稳定性预测应用4未来趋势预测、异常检测时间序列分析用于分析随时间变化的数据应用场景包括销售预测、库存管理、金融市场分析等聚类分析距离度量1欧氏距离、曼哈顿距离等聚类算法2均值算法、层次聚类等K聚类评估3轮廓系数、指数等Calinski-Harabasz应用场景4客户细分、图像分割等聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的数据点划分为不同的组或簇该方法基于数据点之间的相似性或距离来进行分类主成分分析主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将高维数据降维到低维空间PCA数据降维1减少数据的维度，简化分析特征提取2提取数据的主要特征，保留信息数据可视化3可视化高维数据，识别模式模型构建4利用降维后的数据构建模型数据挖掘概述数据挖掘定义数据挖掘步骤从大量数据中提取隐含的、未知的、有价•数据收集值的信息和知识，并将其应用于决策分析•数据清洗•数据预处理•数据建模•模型评估•模型应用文本挖掘基础文本预处理特征提取文本挖掘的第一步，包括分词、从预处理后的文本中提取出有意词干提取、停用词去除、词性标义的特征，例如词频、等，TF-IDF注等，为后续分析做准备用于构建模型文本分类文本聚类根据文本内容将其归类到不同的将语义相似的文本归类到一起，类别，例如情感分析、主题分类例如新闻事件聚类、用户兴趣分等析等网络分析入门网络结构网络类型节点和边，节点代表人、组织、城市等，边代社交网络、信息网络、合作网络等，它们的特表它们之间的关系点和分析方法不同常用工具应用领域、、等，可以用于可视化网络，商业分析、社会科学、公共卫生等，应用网络R PythonGephi计算网络指标分析可以更好地理解和分析数据机器学习简介算法与数据应用领域广泛模型构建与训练算法分类机器学习算法使用数据进行训机器学习应用于各种领域，包训练机器学习模型需要大量数机器学习算法可分为监督学习练，学习模式并进行预测括图像识别、语音识别、自然据，并进行参数调整以获得最、无监督学习和强化学习语言处理等佳性能随机森林算法集成学习1随机森林算法是一种强大的集成学习方法，它结合多个决策树，形成一个更强大的预测模型随机性2该算法在训练过程中引入了随机性，包括随机选择特征和样本，以防止过拟合，提高模型泛化能力投票机制3预测时，通过投票机制，综合多个决策树的预测结果，得到最终预测值神经网络算法神经元模型模拟生物神经元，接收并处理输入信号，生成输出网络结构多层神经元构成，包括输入层、隐藏层、输出层学习过程通过训练数据调整网络参数，使模型输出接近真实值应用领域图像识别、自然语言处理、机器翻译、语音识别等模型评估与优化模型评估指标模型优化策略模型调试与优化常用的评估指标包括准确率、精确率、召回通过调整模型参数、特征工程、算法选择等利用交叉验证、网格搜索等方法，寻找最佳率、分数等，用于衡量模型的预测性能方法，提升模型的泛化能力和预测精度模型参数，并对模型进行调优F1课程总结与展望本课程涵盖了语言基础知识，包括数据类型、运算、数据结构、函数定义、数R据导入导出、数据预处理和数据可视化课程还介绍了一些统计分析方法，例如线性回归、逻辑回归、时间序列分析、聚类分析和主成分分析最后，课程概述了数据挖掘和机器学习的基本概念，并介绍了随机森林和神经网络等常用算法。