新版 TCGA 数据整理是通过R 语言实现的一套工具,适合需要和癌症基因组数据的朋友。如果你有 TCGA 数据集,想要进行高效整理和,这套方法适用。通过 R 语言的各种包和工具,你可以方便地进行数据的读取、清洗和预。它支持大量数据集,速度蛮快,代码也挺简洁的。最棒的是,R 的生态系统丰富,像 Bioconductor 这样的工具可以你基因组数据,效果相当不错哦。简单说一下,如果你是生物信息学或数据领域的同仁,这个整理工具肯定值得一试。
这套资源里还包含了其他相关的文章和链接,比如 R 语言精华整理、基于深度学习的细胞系研究等,能你从多个角度深入了解如何用 R 做生物数据。
如果你正好在做 TCGA 相关的,别忘了去看看TCGA 原始数据预代码,会为你的项目不少。
TCGA数据整理R语言实现方法
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主成分的 R 语言实现脚本,挺适合搞多元统计的你。不用大动干戈去手撸矩阵,直接用 R 跑一遍就能搞定变量降维,输出清晰,效率也高。平时问卷数据、客户分类啥的,这套挺顺手。
多变量的总是绕不开PCA。用 R 来做主成分,优势还挺的,像prcomp()函数,语法简单,结果也清楚,一行代码就能跑:
result <- prcomp(data, scale. = TRUE)
高维数据时,把信息压缩成几个主成分,不仅速度快,还能看得懂。嗯,比如几十个指标的用户行为数据,或者优化机器学习前的特征。
配套资源也全,不懂的地方翻翻下面这几个文档就行。像第 8 章的 PCA,讲得还蛮细。还有像R 语言的实
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广告投放的效果总让你摸不准?广告预算分配模型的 R 语言实现会帮上大忙。这个实例用 R 写得挺清爽的,逻辑清晰,代码也不长。你可以直接看到预算怎么按渠道分配,图表展示也一目了然。
里面用了线性回归来做效果归因,思路比较实用。比如要把 10 万块广告预算分到微博、抖音、微信这三路,它能根据历史转化效果给出一个还算靠谱的分法。对中小团队来说,省事不少。
嗯,文件结构也蛮,浏览一下就能上手。如果你之前用过 Python 的类似方案,对照着看也挺有意思的。R 的绘图能力在这类模型上还是加分的。
另外还附了不少相关资源,像预算控制流程、KT 算法那种方法论资料,也有 R 语言教程链接,扩展一下思路也不错
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主成分分析的R语言实现
主成分分析的R语言实现
本部分涵盖使用R语言进行主成分分析(PCA)的不同方法。
1. princomp() 函数
R语言内置函数princomp()可以直接执行主成分分析。该函数使用特征值分解方法,并提供特征值、特征向量(主成分载荷)和主成分得分等结果。
2. 封装 princomp() 函数
为了方便使用,可以将princomp()函数封装到自定义函数中,以便根据需要添加额外的功能或参数设置。
3. pca() 函数
pca()函数是另一个执行主成分分析的函数,通常包含在不同的R包中,例如FactoMineR。pca()函数可能提供比princomp()函数更丰富的输出和可视化选项。
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第四章:- 数据可视化:基础绘图、高级绘图- 数据探索:缺失值处理、异常值检测- 文本处理:字符操作、正则表达式
摘要:为初学者考试复习 R 语言基础知识,涵盖数据结构、操作、可视化、探索和文本处理。
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经颅直流刺激的 OCD 研究代码库,脚本清晰、注释详实,挺适合做临床实验和认知神经研究的前端数据参考。用的是R 语言,配合R Markdown做统计和图表生成,结构上蛮工整。实验设计也比较有代表性,交叉试验、假刺激、EEG数据,全流程都有覆盖。
R 版本是3.6.1,配套的R Studio 1.2.5001也比较稳定,跑起来挺流畅。脚本按任务拆得细,比如0_Demographics.Rmd是专门人口统计数据的,挺适合想做模块化数据的朋友借鉴。
你如果也在做神经调控方向,或者用 EEG 做flanker task相关研究,这套代码还挺值得翻一下。顺手还能参考下图表输出的逻辑和结构。
哦对了,里面
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