R语言多维度视角下白领人群健康体质检测数据关系可视化分析2
R语言多维度视角下白领人群健康体质检测数据关系可视化分析1:https://developer.aliyun.com/article/1501090 动脉硬化数据集 动脉硬化是一种常见的血管疾病,与心血管疾病的发生密切相关。白领阶层由于长时间坐姿工作和生活压力大等因素,容易患上动脉硬化。通过分析动脉硬化数据集,我们可以了解白领阶层动脉硬化的患病情况和风险因素,进一步探究年龄与动脉...
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R语言多维度视角下白领人群健康体质检测数据关系可视化分析1
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,健康问题越来越受到关注。白领阶层作为社会的重要组成部分,其健康状况对于个人和社会都具有重要意义。然而,由于工作和生活方式的改变,白领阶层的健康问题逐渐凸显,如身体成分异常、动脉硬化等(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 因此,本文旨在帮助客户通过R语言数据分析和可视化方法,深入探究白领阶层的健康状况与年龄之间的关系,为个人健康管理和...

R语言平滑算法LOESS局部加权回归、三次样条、变化点检测拟合电视节目《白宫风云》在线收视率
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24067 此示例基于电视节目的在线收视率。我们将从抓取数据开始(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 # 加载软件包。 packages <- c("gplot2", "MASS", "reshp...
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R语言分析蛋白质组学数据:飞行时间质谱(MALDI-TOF)法、峰值检测、多光谱比较
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30051 •研究生物体产生的全部蛋白质。 • Foci:鉴定、结构测定、生物标志物、通路、表达(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 蛋白质组学 •研究生物体产生的全部蛋白质。 • Foci:鉴...
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【视频】复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类社区检测和可视化|数据分享
全文链接:http://tecdat.cn/?p=18770 复杂网络分析研究如何识别、描述、可视化和分析复杂网络。 为了用R来处理网络数据,我们使用婚礼数据集(查看文末了解数据获取方式)。 CNA 研究和应用爆炸式增长的突出原因是两个因素 - 一个是廉价而强大的计算机的可用性,使在数学、物理和社会科学方面接受过高级培训的研究人员和科学家能够进行一流...
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R语言社区发现算法检测心理学复杂网络:spinglass、探索性图分析walktrap算法与可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24613 我们在心理学网络论文中看到的一个问题是,作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置,例如:网络中的节点是否聚集在某些社区。 下面我将详细讨论这个问题,并提供一个关于如何识别网络中项目社群的基本R教程。非常欢迎在下面的评论部分提出反馈。 节点部署和 Frucht...
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R语言社区检测算法可视化网络图:ggplot2绘制igraph对象分析物种相对丰度
我们使用R中的igraph包,产生了网络的图形。 但是很难将这些图表放到演讲和文章中,因为图表很难根据需要定制。使用igraph中的绘图功能可以得到你想要的结果,但用ggplot对工作更有帮助。所以本文探索了一种在ggplot中创建igraph绘图的方法。 igraph图 首先,我带入数据,这是一个物种相对丰度的矩阵。列是物种,每行是一个观测值。下面是数据的浏览 ...
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R语言Outliers异常值检测方法比较
识别异常值的方法有很多种,R中有很多不同的方法。 关于异常值方法的文章结合了理论和实践。理论一切都很好,但异常值是异常值,因为它们不遵循理论。如果一种方法发现我们都认同的异常值,那么这种方法可以认为是不错的。 异常值概述(O3)图旨在帮助比较和理解异常值方法的结果。 ...

R语言复杂网络分析:聚类(社区检测)和可视化
为了用R来处理网络数据,我们使用婚礼数据集。 > nflo=network(flo,directed=FALSE)> plot(nflo, displaylabels = TRUE,+ boxed.labels =+ FALSE) ...
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R语言异常值检测方法比较
识别异常值的方法有很多种,R中有很多不同的方法。 关于异常值方法的文章使用了理论和实践的混合体。理论一切都很好,但异常值是异常值,因为它们不遵循理论。实践涉及数据的测试方法,有时用基于理论模拟的数据,更好地使用“真实”数据集。如果一种方法发现我们都同意的异常值,那么它可以被认为是成功的,但是我们是否都同意哪些个案是异常值? 异常值概述(O3)图旨在帮助比较和理解异常值方法的结果...
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