r iris分析
plot(Sepal.Length[Species=="setosa"], Petal.Length[Species=="setosa"],. + pch=1, col="black", xlim=c(4,8), ylim=c(0,8), main="sepal length for iris setosa",. + xlab="SepalLen", ylab="PetalLen"). , 1. 查看資料集. 這裡使用的資料，是R內建的鳶尾花(iris)資料(來自於 datasets 套件)。 先用 str() 和 head() ，查看資料裡面的狀態：. require(datasets) # source package str(iris) # check structure of iris. ## 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: ## $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6, Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa ## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa ## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa ## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa ## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa. 由於分群屬於「非監督式學習」的演算法， 因此我們先把 , Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa ## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa ## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa ## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa ## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa. 由於分群屬於「非監督式學習」的演算法， 因此我們先把 , 首先必須整理iris的資料，雖然iris是R的內建資料，但在分析問題時我們必須注意將資料整理成R可以分析的格式。再以var.test函數進行兩組變異數相同與否的F檢定。若變異數相同，則執行t.test時設定var.equal=TRUE，若變異數不相同，則設定var.equal= FALSE或省略。 先以xtabs函數作次數分配表，確定品種變數的 ...,0.1 ' ' 1 ## ## Residual standard error: 9.845 on 4 degrees of freedom ## Multiple R-squared: 0.5599, Adjusted R-squared: 0.4498 ## F-statistic: 5.088 on 1 and 4 DF, ..... Call: ## rpart(formula = Species ~ ., data = iris) ## n= 150 ## ## CP nspli, 机器学习课程2 回归分析【题目1】 使用R对内置鸢尾花数据集iris（在R提示符下输入iris回车可看到内容）进行回归分析，自行选择因变量和自变量，注意Species这个分类变量的处理方法。 解答： iris数据集介绍鸢尾花(iris)是数据挖掘常用到的一个数据集，包含150种鸢尾花的信息，每50种取自三个鸢尾花种之一（setosa ...,机器学习课程2 回归分析. 【题目1】. 使用R对内置鸢尾花数据集iris（在R提示符下输入iris回车可看到内容）进行回归分析，自行选择因变量和自变量，注意Species这个分类变量的处理方法。 解答： ... ,nrow(iris) # 告訴我們內建資料iris 有幾個觀測值 [1] 150 > ncol(iris) # 告訴我們內建資料iris 有幾個變數 [1] 5 > dim(iris) # 告訴我們內建資料iris 有幾個觀測值與有幾個變數 [1] 150 5. 其中 nrow() 函數命名是number of rows 的縮寫， ncol() 函數命名是number of columns 的縮寫， dim() 函數命名是dimensions 的縮寫。知道這些全稱， ...
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Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa ## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa ## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa ## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa #... https://rpubs.com R筆記–(9)分群分析(Clustering)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa ## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa ## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa ## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa #... https://skydome20.github.io R統計分析與資料探勘入門—以鳶尾花資料集為例
首先必須整理iris的資料，雖然iris是R的內建資料，但在分析問題時我們必須注意將資料整理成R可以分析的格式。再以var.test函數進行兩組變異數相同與否的F檢定。若變異數相同，則執行t.test時設定var.equal=TRUE，若變異數不相同，則設定var.equal= FALSE或省略。 先以xtabs函數作次數分配表，確定品種變數的 ... http://www.cc.ntu.edu.tw R資料分析平台培訓課程機器學習 - Amazon AWS
0.1 ' ' 1 ## ## Residual standard error: 9.845 on 4 degrees of freedom ## Multiple R-squared: 0.5599, Adjusted R-squared: 0.4498 ## F-statistic: 5.088 on 1 and 4 DF, ..... Call: ## rpart(formu... https://rstudio-pubs-static.s3 用R语言做回归分析_iris数据集longley数据集- CSDN博客
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