Например, для анализа основных компонентов сначала загружаем данные:

My_table <– structure(list(Класс = c("7а", "7а", "7а", "7а", "7а", "7а", "7а", "7а", "7а",

"7а", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "эталон", "отстающий"),

`Фимилия Имя` = c("Иванов Иван", "Петров Петр", "Сидоров Сидор", "Егоров Егор",

"Романов Роман", "Николаев Николай", "Григорьев Григогий", "Викторов Виктор",

"Михайлов Михаил", "Тимуриев Тимур", "Ульянова Ульяна", "Ольгина Ольга",

"Людмилова Людмила", "Дарьева Дарья", "Кристинина Кристина",

"Натальина Наталья", "Глафирова Глафира", "Янина Яна", "Иринова Ирина",

"Валентинова Валентина", "Идеальный ученик", "Другая крайность"), Тема1 = c(5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 1), Тема2 = c(2, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 5, 5, 1), Тема3 = c(1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 5, 1), Тема4 = c(4, 5, 5, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 4, 5, 5, 4, 4, 5, 5, 4, 4, 5, 4, 5, 1), `Тема 5` = c(1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 5, 5, 1), `№№` = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22)), row.names = c(NA, -22L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Затем выполним следующие шаги:

My_result.pca <– pca(My_table) # 1 Запуск выбранного метода анализа

plotIndiv(My_result.pca) # 2 Визуальное представление образцов

plotVar(My_result.pca) # 3 Визуальное представление переменных

Это только первый пример, в дальнейшем появится много вариантов, из которых можно будет выбрать, наиболее соответствующий стоящим перед вами исследовательским задачам статистического анализа. Пакет mixOmics предлагает различные методы представления переменной и широкий выбор функций сбора информации на довольно больших наборах данных.

Сохраним числовые данные из исходной таблицы во вспомогательной переменной:

to.remove <– c('Фимилия Имя', 'Класс', '№№')

X <– My_table[, !colnames(My_table) %in% to.remove]

Следуя примеру выше, методы PCA могут быть применены для выбора первых пяти переменных, тесно связанных с первыми двумя компонентами в PCA. Пользователь определяет количество переменных, выбранных по каждому компоненту, например, здесь выберем пять переменных на каждом из первых двух компонентов командой keepX=c(5,5):

My_result.spca <– spca(X, keepX=c(5,5)) # 1 Запуск выбранного метода анализа

plotIndiv(My_result.

mixOmics для гуманитариев (сразу полная версия бесплатно доступна) Денис Владимирович Соломатин читать онлайн полностью / Библиотека
Главная » Знания и навыки » mixOmics для гуманитариев (сразу полная версия бесплатно доступна) Денис Владимирович Соломатин читать онлайн полностью / Библиотека

mixOmics для гуманитариев

На нашем сайте вы можете читать онлайн «mixOmics для гуманитариев». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программы. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов
0 мнений
0 чтений

Дата выхода

14 июня 2021

Краткое содержание книги mixOmics для гуманитариев, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению mixOmics для гуманитариев. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Денис Владимирович Соломатин) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

Описание книги

Тематика посвященного основам статистической обработки педагогической информации учебного пособия оказалась на редкость востребованной и актуальной, что послужило стимулом к написанию продолжения. Учебное пособие предназначено для бакалавров, обучающихся по направлению подготовки «Математическое образование» интересы которых лежат в области статистической обработки социальной и педагогической информации. Из отличительных особенностей R хорош тем, что бесплатен и установлен на серверах Google Cloud и ИМ СО РАН, а значит позволяет задействовать вычислительную мощь современных суперкомпьютеров. Кроме того, статистический анализ большого числа переменных на сегодняшний день лучше всего реализован в его дополнительном пакете mixOmics, а в современных реалиях R позволяет неподготовленному читателю разворачивать веб-сервер для решения задач собственной онлайн-школы, на открытие которой всё больше нас вдохновляют современные реалии.

mixOmics для гуманитариев читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу mixOmics для гуманитариев без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

Добавить мнение

Ваша оценка

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Мнения

Еще нет комментариев о книге mixOmics для гуманитариев, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Другие книги автора

Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Денис Владимирович Соломатин! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.

Похожие книги