《R程序设计》课件

R程序设计探索数据分析和可视化的强大工具-R语言。学习如何使用R进行数据收集、处理、建模和展示。从基础语法到高级应用一应俱全。R语言简介历史渊源R语言最初由新西兰统计学家罗斯·伊哈卡建立,源于S语言,于1993年正式发布。开源免费R语言是一种开源的统计计算和图形软件,无需付费即可下载使用。统计分析R语言擅长于数据分析、统计建模、机器学习等领域,广泛应用于学术和商业领域。R语言特点开源免费R语言是一个开源免费的统计计算和绘图软件,可以在各种操作系统上运行。这使得它广受学术界和工业界的欢迎。强大的数据处理能力R语言拥有丰富的数据处理和分析函数库,能够高效地处理大规模数据集并执行复杂的统计分析。出色的可视化功能R语言内置了许多强大的绘图函数和第三方可视化库,可以轻松生成各种高质量的图形和报告。广泛的应用领域R语言被广泛应用于统计分析、机器学习、生物信息学、金融建模等各种领域,是数据科学家的首选工具。R语言发展历程11995年由RossIhaka和RobertGentleman开发22000年R语言开源发布，开始得到广泛应用32006年R语言成为统计编程语言的事实标准42021年R语言社区持续扩大，功能不断丰富R语言最初由新西兰奥克兰大学的两位教授开发,并于1995年首次发布。经过多年的发展,R语言已经成为统计编程语言领域的事实标准,深受广大统计分析和数据科学工的青睐。如今R语言的功能和生态圈不断丰富,社区规模也不断扩大,未来必将在数据分析和智能应用领域发挥更加重要的作用。R语言基本数据类型1数值型(Numeric)包含整数和实数,可以执行加减乘除等数学运算。2字符型(Character)用于表示文本数据,可以包含字母、数字和符号等。3逻辑型(Logical)用于表示真值,只有TRUE和FALSE两种状态。4复杂型(Complex)用于表示复数,包含实部和虚部两部分。变量及其赋值变量声明在R中,可以使用特定名称来声明变量,并将其赋予某个值。这为我们提供了灵活的数据存储和操作方式。命名规范变量命名应遵循一定规则,如使用字母数字组合、避免关键字等,保证程序可读性和可维护性。作用域控制R中的变量拥有不同的作用域,如全局变量和局部变量,合理使用可以提高代码的模块化和复用性。数据结构:向量、矩阵、数组向量向量是R语言中最基础的数据结构,由一维元素组成。可用于存储数字、字符或逻辑类型数据。支持丰富的向量操作,如算术运算、逻辑运算等。矩阵矩阵是由行列组成的二维数据结构,可用于存储数值型数据。支持矩阵运算,如加法、乘法、转置等,十分便于进行线性代数计算。数组数组是由多维元素组成的数据结构,可用于存储更复杂的多维数据。除了二维矩阵,还可以创建三维、四维甚至更高维的数组。数据结构:列表、因子列表列表是R语言中最灵活的数据结构之一。它可以存储不同类型的数据元素,如数字、字符串、向量等。列表可用于构建复杂的数据结构,如嵌套列表。因子因子是R语言中表示分类数据的特殊数据结构。它包含一组预定义的标签,用于将数据划分为不同的类别。因子可用于统计分析和可视化中的分组操作。读写外部数据文件1读取数据从各种文件格式(CSV、Excel、数据库等)导入数据2编辑数据清洗、转换和转换数据以满足分析需求3保存数据将分析结果输出至文件、数据库或其他存储方式在R语言中,读写外部数据文件是一个非常基础但重要的技能。我们可以从各种格式的文件中导入数据,并对数据进行清洗和转换,以满足分析需求。最后,我们可以将分析结果保存到文件或数据库中,以备后续使用或共享。这一系列流程是数据分析中的关键步骤。R语言基本运算符算术运算符R语言支持基本的算术运算,如加减乘除、取余等。这些运算符可以用于数值类型的数据处理。逻辑运算符R语言提供了丰富的逻辑运算符,如"与"、"或"、"非"等,可用于条件判断和布尔运算。关系运算符R语言支持常见的比较运算符,如大于、小于、等于等,可用于比较数值或字符串数据。分支控制语句if-else语句根据指定条件执行不同的代码块,实现条件判断。switch语句针对多个条件进行选择,提供更加灵活的分支控制。嵌套分支可以将if-else或switch语句嵌套使用,实现更复杂的逻辑决策。循环控制语句1for循环for循环用于对一个集合中的元素逐个进行处理,适用于知道循环次数的情况。2while循环while循环根据条件表达式的真假来决定是否执行循环体,适用于不确定循环次数的情况。3repeat-until循环repeat-until循环首先执行循环体,然后判断条件,条件为真退出循环,条件为假继续执行。函数的定义与使用1函数定义定义函数名称、参数以及函数体2参数传递函数可以接收输入参数并执行相应逻辑3返回值函数可以返回一个或多个结果4函数调用通过函数名称并传递参数来执行函数在R语言中,函数是一个重要的概念。它允许我们将一段常用的代码封装起来,并可以在需要时重复调用。函数可以接受参数,执行相应的逻辑,并返回一个或多个结果。这样不仅提高了代码的复用性和可维护性,还使得程序的结构更加清晰。默认参数和可变参数默认参数函数定义时，可为某些参数指定默认值。这样在调用函数时，如果没有传入该参数，就会使用默认值。便于函数调用更简单灵活。可变参数函数可以接受任意数量的参数,通过在参数名前加...来实现。这样函数可以处理不确定数量的输入参数。灵活组合默认参数和可变参数可以灵活组合使用,进一步提高了函数的适应性和复用性。匿名函数与lambda表达式匿名函数匿名函数是没有名称的函数,可以在需要的地方临时定义。它提高了代码的灵活性和简洁性。Lambda表达式Lambda表达式是一种简洁的匿名函数定义方式,可以用一行代码表达复杂的功能。灵活应用匿名函数和Lambda表达式可以作为参数传递给其他函数,增强代码的模块化和复用性。包管理与安装包管理工具R语言拥有强大的包管理系统,可以帮助用户轻松安装、加载和管理各种扩展包。安装新包使用install.packages()函数可以从CRAN等官方渠道安装所需的R包。管理已安装包利用library()函数加载需要的包,而uninstall.packages()则可以卸载不需要的包。更新包update.packages()函数可以保持已安装的包处于最新版本,确保功能完善。数据可视化基础数据可视化是将复杂的数据以直观易懂的图形化方式呈现的技术。它能帮助用户更有效地分析数据并获取洞见。常见的可视化类型包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。合理的可视化设计将有助于提高数据分析效率,并增强信息传达力。有效的可视化需要平衡图像美感与数据表达性。视觉元素的色彩搭配、图形布局等都值得重点关注。同时还应注重交互性设计,以增强用户体验。ggplot2可视化库ggplot2是R语言中最强大和灵活的可视化工具之一。它基于GrammarofGraphics的理念,让用户能够通过简洁的代码创建出复杂精美的数据可视化图形。ggplot2提供了丰富的图形类型,如散点图、折线图、柱状图等,并且支持高度自定义,可用于创造出独特的图表。此外,ggplot2还支持图层、坐标系、主题等概念,使得可视化方案具有极强的扩展性。统计建模基础统计建模基础统计建模是基于数据分析和建立数学模型,对事物规律和特征进行描述和预测的方法。通过统计推断、假设检验等方法,得出可靠的数据分析结论。线性回归分析线性回归分析是统计建模的基础方法之一,用于研究两个或多个变量之间的线性关系。通过最小二乘法拟合出最优线性模型,预测因变量的值。方差分析方差分析是统计建模中常用的方法,通过对数据变异的来源进行分解,评估不同因素对结果的影响程度,为问题诊断提供依据。线性回归模型预测行为线性回归可以根据自变量预测因变量的数值,适用于线性关系的问题。参数估计通过最小二乘法估计回归方程的系数,确定自变量对因变量的影响程度。模型评估利用R方值、F检验等统计指标评估模型的拟合优度和显著性。应用场景广泛应用于经济、社会、自然科学等领域的预测和分析。逻辑回归模型1预测二元响应变量逻辑回归模型适用于预测二分类因变量,如患病/未患病、购买/未购买等。2概率模型模型输出的是事件发生的概率,而不是直接输出分类结果。3线性组合与Logit变换模型采用线性组合的自变量经过Logit变换来预测事件发生概率。4参数估计与模型评估模型参数通过极大似然估计法估算,并可通过卡方检验、ROC曲线等进行评估。决策树模型层次划分决策树通过反复将数据划分到不同的节点上,形成一个树状结构。每个节点都是一个决策规则。性能优势决策树易于理解和解释,能够自动选择重要特征,并且对噪声和缺失值具有较强的鲁棒性。算法原理决策树通常采用ID3、C4.5或CART等算法,根据信息增益或基尼指数等指标选择最优划分特征。决策树是一种常用的机器学习算法,通过递归地对数据进行二叉树状的划分,最终得到一个可解释的预测模型。它在许多领域都有广泛的应用,如医疗诊断、信用评估和营销策略等。随机森林模型何为随机森林随机森林是一种集成学习算法,通过结合多个决策树模型来提高预测准确性和稳定性。优势特点随机森林能够有效处理高维度数据,抗噪能力强,不易过拟合,可以处理缺失值。应用领域随机森林广泛应用于分类、回归、特征选择等多个领域,在金融、医疗、营销等场景中表现出色。实现步骤通过bagging算法构建多个决策树,再通过随机选择属性来增加树之间的差异性。神经网络模型复杂结构神经网络模型由多层互连节点组成,可以有效地学习和处理复杂的非线性关系。深度学习深度神经网络可以自动学习特征,无需人工设计特征,在很多领域取得了突破性进展。模型训练通过大量数据样本的反复训练,神经网络模型可以不断优化并提高预测准确性。广泛应用神经网络模型广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,具有强大的学习能力。模型评估指标评估指标含义准确率模型预测正确的样本占总样本的比例精确率模型预测为正例的样本中真正为正例的比例召回率模型正确预测为正例的样本占所有正例样本的比例F1值精确率和召回率的加权调和平均值这些指标可以全面评估模型的性能,对于不同应用场景有不同侧重。合理选择评估指标和阈值对于模型优化至关重要。模型调优策略1调整超参数细调模型的关键超参数,如正则化强度、学习率等,以达到最佳性能。2特征工程对特征进行选择、转换和创造,以提高模型的拟合能力和泛化性能。3交叉验证采用交叉验证方法,评估模型在新数据上的预测性能,避免过拟合。4集成学习融合多个模型的预测结果,提高整体预测准确性和稳定性。文本挖掘基础文本数据处理文本挖掘涉及对大量非结构化数据的处理,包括分词、去除停用词、词性标注等预处理步骤。这些步骤能够提取出有意义的词语特征。文本分类文本分类是将文档划分到预先定义的类别中,常用于主题识别、情感分析等应用。常见算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。文本聚类文本聚类将相似的文档归集在一起,不需要预先定义好类别。常用k-means、层次聚类等算法。可用于发现隐藏主题和模式。信息抽取从非结构化文本中提取出实体、关系、事件等结构化信息,应用于知识图谱构建、问答系统等场景。需要运用命名实体识别、关系抽取等技术。情感分析案例1数据收集从各类社交媒体及电商平台收集大量文本数据,涵盖客户评论、社交媒体帖子等,作为情感分析的原始数据。2数据预处理对原始数据进行清洗、分词、去停用词等预处理,为后续的情感分析做好准备。3情感极性分类利用情感词典或机器学习模型,对文本数据进行情感极性分类,识别出积极、中性和负面情感。4情感强度打分进一步对积极和负面情感进行强度打分,全面分析用户的情感状态。5结果可视化将情感分析结果以图表的形式呈现,如词云、情感趋势等,帮助企业快速洞察用户情绪。推荐系统基础推荐系统原理推荐系统通过分析用户的喜好和行为,为用户推荐符合其兴趣的内容或产品,提升用户体验。常用推荐算法协同过滤算法、内容过滤算法和混合算法是推荐系统中常用的几种算法,各有优缺点。个性化推荐通过收集用户的浏览历史、搜索记录等,利用机器学习技术为每位用户提供个性化的推荐内容。时间序列分析1特征分析识别时间序列的趋势、季节性和周期性2预测模型建立合适的时间序列预测模型3预测评估