Tsukuba.R#2
以下、勉強会中のメモ。
Tsukuba.R#2 20080914
#1の復習しないと。
1221384941* データ統計解析言語としてのR
アクセスログ解析
#1ではR付属のデータを使った。
データを読み込む
read.table( path )
header="true/false" で絡むとして読み取るみたいな
data <- read.rable( path )
getwd GetWorkingDirectoly
setwd SetWorinDirectory
データフレーム
すべての要素の型が同じでなくてよい行列
データの欠損かそう出ないかを知る
実験データなどは欠損データがつきもの。なので、欠損値を認識しないと残念なことになるので、確認しないといけない。
is.na 関数
apply 関数
all 関数
apply ファミリなどを組み合わせるのがRらしくてよいのでは。
データの特徴（要約）を見る
summary 関数
総称的関数の一つ
型を判断してまとめてくれる
行列データから必要なものをとってくる
coutn[], count$count（countカラムのデータを取ってくる）
これらのデータの増加/減少、周期などを知りたいときはplotすれば良い
plot の範囲指定
ylim 縦軸方向の制限
xlim 横軸方向の制限
plot の装飾
xlabel 横軸のラベル
ylabel 縦軸のラベル
月条件でまとめる
countのインデックスにまたcountを書く
count$month[count[1]]
tapply 関数
median?
Rのデータ構造をそのまま保存する
dput 保存
dget 読み込み（read.table()み（read.tableで読み込んだとき見たいに変数に代入しないと標準出力に出る）
まとめ
データの構造、欠損値などを調べる
summaryなどで要約を見る
解析をして出力
やる夫で学ぶSVM with R
訓練集合
教師信号：各データのラベル（どちら側に属するか）
学習：これをもとに線を引く
幾何マージン
各訓練集合から超平面までの距離のこと
クラス１と２の超平面から一番近いデータの
グラフィックス
グラフィックスのいろいろ
高水準作図関数：散布図（plot( iris )）、ヒストグラム
低水準作図関数：グラフの塗りつぶしなどを自分で指定する
対話的作図関数：マウスなどをつかってごにょごにょする手法
高水準作図関数
自分で定義した関数をplotすることも可能
barplot, persp,
outer関数: f(x, y) があったとき、第一引数と第二引数のすべての組み合わせを適用した結果を返す
Rjp-Wiki に書いてある
