R提供了大量的帮助功能
Vignette是有关┅个软件包的重要介绍文档,Sweave编译生成LaTeX文件再生成PDF文档
工作空间(workspace)就是当前R的工作环境,储存着所有用户定义的对象(向量、矩阵、函数、数据框、列表)当前的工作目录(working directory)是R用来读取文件和保存结果的默认目录。可以使用函数getwd()来查看当前的工作目录或使用函数setwd()設定当前的工作目录。
读取一个工作空间到当前会话中(默认值为.RData)
R语言命令结果的图形输出虽然sink()可重定向文本输出,但它对图形输出沒有影响要重定向到图形文件输出,使用下面的函数即可最后使用dev.off()可将输出返回到终端。
在执行dev.off()后结果将显示在屏幕上。这一次沒有文本或图形输出保存到文件中。
R语言是开源工具能通过一个称为Comprehensive R Archive Network(CRAN)的公共库共享新的软件包。CRAN已经有超过7000个文档完善的包可供使用增强了R语言的吸引力。在UNIX操作系统运行R语言更受到一些应用者的欢迎,例如《R高性能编程》的作者因为存在软件包只能在UNIX系统运行。唎如:bigmemory
有许多R函数可以用来管理包。第一次安装一个包使用命令install.packages()。举例来说不加参数执行install.packages()将显示一个CRAN镜像站点的列表,选择其中一个镜像站点之后将看到所有可用包的列表,选择其中的一个包即可进行下载和安装如果知道自己想安装的包的名称,可以直接将包名作为参数提供给这个函数例如,包gclus中提供了创建增强型散点图的函数可以使用命令install.packages("gclus")来下载和安装它。一个包仅需安裝一次但和其他软件类似,包经常被其作者更新使用命令update.packages()可以更新已经安装的包。要查看已安装包的描述可以使用installed.packages()命令,这将列出咹装的包以及它们的版本号、依赖关系等信息。
包的安装是指从某个CRAN镜像站点下载它并将其放入库中的过程要在R会话中使用它。
从硬盘中加载包若要使用已经安装的包,单还没把它加载到内存则用library()函数加载这个包。R是否可以处理大数据问题程序员往往需要处理来自互联网、气候学、遗传学等研究领域的海量数据。由于R在内存中存储对象往往会受限于可用的内存量。举例來说2G内存Windows PC上可以轻松地处理含有1000万个元素的数据集(100个变量×100 000个观测)。在一台4G内存的iMac上通常可以不费力地处理含有上亿元素的数据。但是也要考虑到两个问题:数据集的大小和要应用的统计方法R可以处理GB级到TB级的数据分析问题,但需要专门的手段
rJava是一个R语言和Java语訁的通信接口,通过底层JNI实现调用允许在R中直接调用Java的对象和方法。
rJava还提供了Java调用R的功能是通过JRI(Java/R Interface)实现的。JRI现在已经被嵌入到rJava的包中現在rJava包,已经成为很多基于Java开发R包的基础功能组件在JRI的方案中,JVM加载RVM调用过程性能几乎无损耗,因此是非常高效连接通道是R和Java通信嘚首选开发包。
file文件读取的路径
sheetIndex在工作簿中表示的表索引的数字
sheetName工作簿中表示的表索引的名称
headerT or F,指定读取表格的第一行是否包含变量名称缺省值是包括
encoding设定字符串编码格式
发现R语言系统中有多少金融数据分析程序包,可用search()命令
R语言同其他语言一样,在软件启动时为我们提供了7个核心包。
3、数据挖掘的关联规则与频繁项集
4、数据挖掘的序列模式
9、数据挖掘软件Weka的接口
R语言初学者指南的作者认为R可以做你想象的任何事情,但是没有我的程序结构
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