r

如何迁移R包迁移R包涉及将一个或多个R包从一个系统转移到另一个系统。以下是迁移R包的详细步骤：首先，列出你在当前系统中安装的所有R包，或仅列出你需要迁移的R包。你可以使用以下代码列出所有安装的R包：

第100+12步 ChatGPT学习：R实现KNN分类基于R 4.2.2版本演示一、写在前面有不少大佬问做机器学习分类能不能用R语言，不想学Python咯。

shinydashboard与shiny详细教程以下是一个详细的教程，展示如何使用 shinydashboard 和 shiny 创建一个交互式的仪表板应用。我们将逐步讲解如何设置基本的仪表板结构、添加交互组件以及将数据集成到应用中。

R语言GSEA分析在R语言中进行基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA），你可以使用clusterProfiler包，这是一个强大的工具，用于富集分析。以下是一个简单的例子，演示如何使用clusterProfiler包进行GSEA分析。

CPASSOC代码详解计算权重 W： W = W i ∑ W i 2 W = \frac{Wi}{\sqrt{\sum Wi^2}} W=∑Wi2 Wi

Python | R 潜在混合模型📜Python | MATLAB | R 心理认知数学图形模型推断 | 📜信用卡消费高斯混合模型 | 📜必修课学业成绩分布异常背景混合模型潜在类别分析

蔬菜院院长

Bayes判别示例数据：鸢尾花数据集使用Bayes判别的R语言实例通常涉及使用朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器是一种简单的概率分类器，基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在R中，我们可以使用`e1071`包中的`naiveBayes`函数来实现这一算法。下面，我将通过一个简单的示例展示如何在R中应用朴素贝叶斯方法来进行数据分类。

【数据挖掘】实验8：分类与预测建模实验8：分类与预测建模一：实验目的与要求1：学习和掌握回归分析、决策树、人工神经网络、KNN算法、朴素贝叶斯分类等机器学习算法在R语言中的应用。

Python和R概率统计算法建模评估气象和运动🎯可靠与不可靠性数据分析：🖊过滤、🖊汇总、🖊绘制，🖊专业运动员级成功可靠性。🎯一般和多线性回归建模：🖊使用探索性数据分析绘制数据、🖊建模，拟合模型，运行模型获得汇总结果、🖊使用统计模型多线性建模和拟合模型，汇总模型结果。

【数据挖掘】练习6：上机题目练习6：上机题目一：实验目的与要求1：了解R语言中各种图形元素的添加方法，并能够灵活应用这些元素。2：了解R语言中的各种图形函数，掌握常见图形的绘制方法。

【数据挖掘】实验7：高级绘图（上）实验7：高级绘图（上）一：实验目的与要求1：了解R语言中各种图形元素的添加方法，并能够灵活应用这些元素。

【数据挖掘】实验6：初级绘图实验6：初级绘图一：实验目的与要求1：了解R语言中各种图形元素的添加方法，并能够灵活应用这些元素。2：了解R语言中的各种图形函数，掌握常见图形的绘制方法。

【数据挖掘】实验5：数据预处理（2）验5：数据预处理（2）一：实验目的与要求1：熟悉和掌握数据预处理，学习数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约、R语言中主要数据预处理函数。

【数据挖掘】实验4：数据探索实验4：数据探索一：实验目的与要求1：熟悉和掌握数据探索，学习数据质量分类、数据特征分析和R语言的主要数据探索函数。

【数据挖掘】实验3：常用的数据管理实验3：常用的数据管理一：实验目的与要求1：熟悉和掌握常用的数据管理方法，包括变量重命名、缺失值分析、数据排序、随机抽样、字符串处理、文本分词。

科研绘图一：箱线图（添加贝赛尔曲线）箱形图又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。

让学习成为一种生活方式

什么是R语言？什么是R包？-R语言001R语言是一种专为统计计算和图形而设计的编程语言和环境。它最初由罗斯·伊哈卡和罗伯特·亨特尔在1993年创建，灵感来源于S语言。R语言已经发展成为统计学、数据分析、科学研究以及许多其他领域中最受欢迎和广泛使用的工具之一。R语言的核心是一个开源的解释型语言，这意味着它允许用户执行命令并立即看到结果，而不需要编译。

R在直方图上添加一个更平滑的密度曲线要在直方图上添加一个更平滑的密度曲线，你可以使用 geom_density() 函数，并调整其 adjust 参数来控制平滑程度。adjust 值越大，曲线越平滑。这里是如何修改你的代码来实现这一点：

R 语言patchwork包拼图间隙在R语言中，patchwork包是一个非常强大的工具，允许你轻松地将多个图表拼接在一起。如果你希望调整拼图间的间隙（即图表之间的空白区域），可以通过使用plot_layout()函数来实现，其中可以指定guides参数和spacing参数来调整间隙大小。

活动预告：如何培养高质量应用型医学人才？在大数据时代与“新医科”建设的背景下，掌握先进的医学数据处理技术成为了医学研究与应用的重要技能。为了更好地培养社会所需要的高质量应用型医学人才，许多高校已经在广泛地开展面向医学生的医学数据分析教学工作。