Подключите точки на разбросах до двух других наиболее похожих точек, учитывая корреляционную матрицу -- r поле с участием ggplot2 поле с участием correlation пол Связанный проблема

Connect points on a scatterplot to the two other most similar points given a correlation matrix


2
vote

проблема

русский

Я кластерировал несколько очков и вычислял среднее значение каждого кластера в качестве ориентира для этого кластера. Затем я вычислял корреляционную матрицу среди всех достопримечательностей, чтобы увидеть, какие наиболее похожи. Теперь я бы хотел Connect каждый ориентир, указывает на двух самых похожих соседей. Поскольку эти ориентиры не имеют X, Y координат на карте кластеризации, я использую точки центроида для каждого кластера в качестве отправной точки для подключения ориентиров.

Мой <код> assignments data.rame выглядит что-то подобное:

 <код> > head(assignments)                   Transcripts Genes Timepoint Run Cluster       V1          V2              Cell    meanX      meanY 8A_0_AATCTGCACCAA      143327 10542     Day 0  8A       6 113.8933  -2.1280855 8A_0_AATCTGCACCAA 124.3976  -8.682189 8A_0_CATGTCCTATCT      117322 10334     Day 0  8A       6 110.0499  -2.1553971 8A_0_CATGTCCTATCT 124.3976  -8.682189 8A_0_ATGCTCAATTGG      102764  9974     Day 0  8A       6 104.7227  -0.8397611 8A_0_ATGCTCAATTGG 124.3976  -8.682189 8A_0_CTACGGGAGAGT       92832  9651     Day 0  8A       6 101.3370  -5.0928108 8A_0_CTACGGGAGAGT 124.3976  -8.682189 8A_0_GTAGGGCGCGCT       90264  8807     Day 0  8A       6 113.3947 -18.9441484 8A_0_GTAGGGCGCGCT 124.3976  -8.682189 8A_0_ACGAGCTAACGG       83663  9148     Day 0  8A       7 114.6545 -31.6095622 8A_0_ACGAGCTAACGG 113.3952 -38.072025   

.. и используется для генерации сюжета ниже:

 <код> ggplot(assignments, aes(V1, V2)) + geom_point(aes(colour=Cluster)) + geom_text(aes(meanX, meanY, label=Cluster), hjust=0.5, vjust=0.5, color='black', size=10)   

Введите описание изображения здесь

Теперь дали следующую корреляцию ориентирную корреляцию (показанную ниже), я бы хотел подключить каждую точку центроида к этому ближайшему / наиболее коррелированию двух других.

 <код> > correlations            1         2         3         4         5         6         7         8         9        10 1  1.0000000 0.8269796 0.7542429 0.8443087 0.5627945 0.7106869 0.6511076 0.7880531 0.7279651 0.7842836 2  0.8269796 1.0000000 0.9491927 0.9723831 0.6921389 0.9001103 0.8452948 0.9581868 0.9001655 0.9408375 3  0.7542429 0.9491927 1.0000000 0.9376269 0.7786622 0.8843569 0.8662250 0.9243512 0.9026685 0.9570069 4  0.8443087 0.9723831 0.9376269 1.0000000 0.6919623 0.9091975 0.8542862 0.9568544 0.9019741 0.9461385 5  0.5627945 0.6921389 0.7786622 0.6919623 1.0000000 0.7064235 0.7538936 0.6941766 0.7517064 0.7844258 6  0.7106869 0.9001103 0.8843569 0.9091975 0.7064235 1.0000000 0.9341175 0.9404398 0.8969552 0.8830658 7  0.6511076 0.8452948 0.8662250 0.8542862 0.7538936 0.9341175 1.0000000 0.8822696 0.9116052 0.8958741 8  0.7880531 0.9581868 0.9243512 0.9568544 0.6941766 0.9404398 0.8822696 1.0000000 0.9316483 0.9219810 9  0.7279651 0.9001655 0.9026685 0.9019741 0.7517064 0.8969552 0.9116052 0.9316483 1.0000000 0.9402076 10 0.7842836 0.9408375 0.9570069 0.9461385 0.7844258 0.8830658 0.8958741 0.9219810 0.9402076 1.0000000   

Результирующий график ожидается выглядит похоже на сюжет выше, но с надловом из своего рода сеть, где центроиды подключаются к 2 большинству соседей / центроида. Любая помощь была бы очень ценится!

<Сильные> Редактировать1 :

Я должен упомянуть, что знаковые клетки, которые используются для получения корреляционной матрицы, просто в среднем основные данные для ячеек в назначенном кластере:

 <код> # compute `landmark cell` for each cluster data = cbind(assignments, t(dge[,assignments$Cell])) cluster.gene.avg.list = list() for(n in unique(data$Cluster)) {temp.cluster = subset(data, Cluster==n)[,11:ncol(data)]; cluster.gene.avg.list[[n]] = rowMeans(t(temp.cluster))} landmark = do.call(cbind, cluster.gene.avg.list)   

.. где <код> dge представляют собой значения экспрессии генов и матрица с размерами 16015 к 2449:

 <код> > head(dge[,1:5])               8A_3_GACACGTAGGCC 8A_3_TTACAAATGTCA 8A_3_GCTCAAATCTTC 8A_7_CCGCCCCGACTT 8A_0_AATCTGCACCAA 0610005C13RIK        0.00000000        0.00000000        0.09081976        0.00000000         0.0000000 0610007P14RIK        0.34322315        0.39803339        0.72224870        0.80916196         0.3551089 0610009B22RIK        0.07548816        0.25172063        0.17625931        0.18493077         0.4317327 0610009L18RIK        0.00000000        0.17259527        0.09081976        0.00000000         0.0000000 0610009O20RIK        0.00000000        0.08887713        0.09081976        0.09542651         0.0000000 0610010B08RIK        0.56896378        0.91807267        0.83163550        0.86439381         0.7635860   

<Сильные> Редактировать2

Благодаря / U / Sandipan за помощь!

 <код> # correlation between each landmark correlations = cor(landmark, method="spearman") # correlation methods: pearson, spearman or kendall dist.correlations = dist(1-cor(landmark, method="spearman")) diag(correlations) = 0   # find the 2 nearest neighbors by highest correlation nnbrs <- as.data.frame(t(apply(correlations, 1, function(x) {y <- sort(x, index.return=TRUE, decreasing=TRUE); c(y$ix[1],y$x[1],y$ix[2],y$x[2])})),stringsAsFactors = FALSE) names(nnbrs) <- c('id1', 'dist1', 'id2', 'dist2') nnbrs$id <- seq(1,length(names(landmark))) nnbrs1 <- nnbrs[c('id', 'id1', 'dist1')] nnbrs2 <- nnbrs[c('id', 'id2', 'dist2')] names(nnbrs2) <- c('id', 'id1', 'dist1') nnbrs <- rbind(nnbrs1, nnbrs2)  # create data.frame of center coordinates for each cluster centers = data.frame(unique(cbind(assignments$Cluster,assignments$meanX, assignments$meanY))) names(centers) = c("Cluster", "X", "Y") centers = centers[order(centers$Cluster),]  # create data.frame of line segements based on 2 nearest correlations segments = t(apply(nnbrs, 1, function(x) c(centers[as.integer(x[1]), 2:3], centers[as.integer(x[2]), 2:3], as.numeric(x[3])))) segments = data.frame(t(do.call(cbind, segments))) names(segments) <- c('x', 'y', 'xend', 'yend', 'corr') segments = data.frame(sapply(segments, as.numeric)) segments$corr <- as.factor(segments$corr) plot + geom_segment(data=segments, aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend, col=corr), lwd=1.2) + guides(col=FALSE)   

Результат:

Введите описание изображения здесь

Теперь время, чтобы выяснить, как сохранить цвета кластера и создать непрерывную цветовую шкалу для сегментов на основе корреляции!

Английский оригинал

I have clustered a few points and have computed the mean of each cluster as a landmark point for that cluster. I have then computed a correlation matrix among all landmark points to see which are most similar. Now I'd like to connect each landmark points to its two most similar neighbors. Since these landmark points do not have X,Y coordinates on the clustering map, I am using the centroid points for each cluster as starting point to connect landmarks.

My assignments data.frame looks something like this:

> head(assignments)                   Transcripts Genes Timepoint Run Cluster       V1          V2              Cell    meanX      meanY 8A_0_AATCTGCACCAA      143327 10542     Day 0  8A       6 113.8933  -2.1280855 8A_0_AATCTGCACCAA 124.3976  -8.682189 8A_0_CATGTCCTATCT      117322 10334     Day 0  8A       6 110.0499  -2.1553971 8A_0_CATGTCCTATCT 124.3976  -8.682189 8A_0_ATGCTCAATTGG      102764  9974     Day 0  8A       6 104.7227  -0.8397611 8A_0_ATGCTCAATTGG 124.3976  -8.682189 8A_0_CTACGGGAGAGT       92832  9651     Day 0  8A       6 101.3370  -5.0928108 8A_0_CTACGGGAGAGT 124.3976  -8.682189 8A_0_GTAGGGCGCGCT       90264  8807     Day 0  8A       6 113.3947 -18.9441484 8A_0_GTAGGGCGCGCT 124.3976  -8.682189 8A_0_ACGAGCTAACGG       83663  9148     Day 0  8A       7 114.6545 -31.6095622 8A_0_ACGAGCTAACGG 113.3952 -38.072025 

.. and is used to generate the plot below:

ggplot(assignments, aes(V1, V2)) + geom_point(aes(colour=Cluster)) + geom_text(aes(meanX, meanY, label=Cluster), hjust=0.5, vjust=0.5, color='black', size=10) 

enter image description here

Now given the following landmark correlation matrix (shown below), I'd like to connect each centroid point to it's nearest/most correlated two others.

> correlations            1         2         3         4         5         6         7         8         9        10 1  1.0000000 0.8269796 0.7542429 0.8443087 0.5627945 0.7106869 0.6511076 0.7880531 0.7279651 0.7842836 2  0.8269796 1.0000000 0.9491927 0.9723831 0.6921389 0.9001103 0.8452948 0.9581868 0.9001655 0.9408375 3  0.7542429 0.9491927 1.0000000 0.9376269 0.7786622 0.8843569 0.8662250 0.9243512 0.9026685 0.9570069 4  0.8443087 0.9723831 0.9376269 1.0000000 0.6919623 0.9091975 0.8542862 0.9568544 0.9019741 0.9461385 5  0.5627945 0.6921389 0.7786622 0.6919623 1.0000000 0.7064235 0.7538936 0.6941766 0.7517064 0.7844258 6  0.7106869 0.9001103 0.8843569 0.9091975 0.7064235 1.0000000 0.9341175 0.9404398 0.8969552 0.8830658 7  0.6511076 0.8452948 0.8662250 0.8542862 0.7538936 0.9341175 1.0000000 0.8822696 0.9116052 0.8958741 8  0.7880531 0.9581868 0.9243512 0.9568544 0.6941766 0.9404398 0.8822696 1.0000000 0.9316483 0.9219810 9  0.7279651 0.9001655 0.9026685 0.9019741 0.7517064 0.8969552 0.9116052 0.9316483 1.0000000 0.9402076 10 0.7842836 0.9408375 0.9570069 0.9461385 0.7844258 0.8830658 0.8958741 0.9219810 0.9402076 1.0000000 

The resulting plot is anticipated to look similar to the plot above but with an over lay of a sort of network, where centroids are connect to 2 most similar neighbors/centroids. Any help would be greatly appreciated!

EDIT1:

I should mention that the landmark cells which are used to produce the correlation matrix is simply an average of the underlying data for cells within the designated cluster:

# compute `landmark cell` for each cluster data = cbind(assignments, t(dge[,assignments$Cell])) cluster.gene.avg.list = list() for(n in unique(data$Cluster)) {temp.cluster = subset(data, Cluster==n)[,11:ncol(data)]; cluster.gene.avg.list[[n]] = rowMeans(t(temp.cluster))} landmark = do.call(cbind, cluster.gene.avg.list) 

.. Where dge are gene expression values and a matrix with dimensions of 16015 by 2449:

> head(dge[,1:5])               8A_3_GACACGTAGGCC 8A_3_TTACAAATGTCA 8A_3_GCTCAAATCTTC 8A_7_CCGCCCCGACTT 8A_0_AATCTGCACCAA 0610005C13RIK        0.00000000        0.00000000        0.09081976        0.00000000         0.0000000 0610007P14RIK        0.34322315        0.39803339        0.72224870        0.80916196         0.3551089 0610009B22RIK        0.07548816        0.25172063        0.17625931        0.18493077         0.4317327 0610009L18RIK        0.00000000        0.17259527        0.09081976        0.00000000         0.0000000 0610009O20RIK        0.00000000        0.08887713        0.09081976        0.09542651         0.0000000 0610010B08RIK        0.56896378        0.91807267        0.83163550        0.86439381         0.7635860 

EDIT2

Thanks to /u/sandipan for the help!

# correlation between each landmark correlations = cor(landmark, method="spearman") # correlation methods: pearson, spearman or kendall dist.correlations = dist(1-cor(landmark, method="spearman")) diag(correlations) = 0   # find the 2 nearest neighbors by highest correlation nnbrs <- as.data.frame(t(apply(correlations, 1, function(x) {y <- sort(x, index.return=TRUE, decreasing=TRUE); c(y$ix[1],y$x[1],y$ix[2],y$x[2])})),stringsAsFactors = FALSE) names(nnbrs) <- c('id1', 'dist1', 'id2', 'dist2') nnbrs$id <- seq(1,length(names(landmark))) nnbrs1 <- nnbrs[c('id', 'id1', 'dist1')] nnbrs2 <- nnbrs[c('id', 'id2', 'dist2')] names(nnbrs2) <- c('id', 'id1', 'dist1') nnbrs <- rbind(nnbrs1, nnbrs2)  # create data.frame of center coordinates for each cluster centers = data.frame(unique(cbind(assignments$Cluster,assignments$meanX, assignments$meanY))) names(centers) = c("Cluster", "X", "Y") centers = centers[order(centers$Cluster),]  # create data.frame of line segements based on 2 nearest correlations segments = t(apply(nnbrs, 1, function(x) c(centers[as.integer(x[1]), 2:3], centers[as.integer(x[2]), 2:3], as.numeric(x[3])))) segments = data.frame(t(do.call(cbind, segments))) names(segments) <- c('x', 'y', 'xend', 'yend', 'corr') segments = data.frame(sapply(segments, as.numeric)) segments$corr <- as.factor(segments$corr) plot + geom_segment(data=segments, aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend, col=corr), lwd=1.2) + guides(col=FALSE) 

Result:

enter image description here

Now time to figure out how to keep the cluster colors and create a continuous color scale for the correlation based segments!

</div
        
         
         

Список ответов

3
 
vote
vote
Лучший ответ
 

Попробуйте это (с синтетически сгенерированными данными с 8 кластерами и случайно сгенерированной корреляционной матрицей):

 <код> head(assignments)           V1       V2 Cluster     meanX    meanY 1  -96.93875 89.73655       8 -99.24848 50.61038 2  -96.86518 63.81925       8 -99.24848 50.61038 3  -76.63706 59.05426       8 -99.24848 50.61038 4 -105.90429 60.40880       8 -99.24848 50.61038 5 -100.39240 54.27822       8 -99.24848 50.61038 6  -99.53031 39.01734       8 -99.24848 50.61038  #res <- kmeans(assignments, 8) # 8 clusters #centers <- res$centers # for kmeans  centers <- centers[,2:3] # in you case  correlations # this will be a 10x10 matrix in your case            [,1]       [,2]       [,3]      [,4]      [,5]       [,6]      [,7]      [,8] [1,] 0.28708827 0.12476841 0.24545908 0.2588388 0.2074115 0.75373879 0.8104132 0.5754160 [2,] 0.73768137 0.47982080 0.67638982 0.7976242 0.9919874 0.68068729 0.9534392 0.2404903 [3,] 0.94252193 0.03406601 0.87475370 0.4167443 0.9181345 0.75985783 0.6763228 0.9912269 [4,] 0.09300806 0.26816248 0.77741727 0.3892989 0.8545009 0.79482925 0.5123970 0.3311057 [5,] 0.69044589 0.04903995 0.14823010 0.9018917 0.9461897 0.04739289 0.6008395 0.2522856 [6,] 0.07651553 0.36061880 0.92448094 0.2414908 0.9768005 0.50474048 0.1748254 0.9701859 [7,] 0.07449400 0.30025228 0.05877126 0.1055387 0.6143566 0.87633754 0.8646951 0.1123956 [8,] 0.58755791 0.44420559 0.17486185 0.3668967 0.7989782 0.21354636 0.3137961 0.1086797  p <- ggplot(assignments, aes(V1, V2)) + geom_point(aes(colour=Cluster)) + geom_text(aes(meanX, meanY, label=Cluster), hjust=0.5, vjust=0.5, color='black', size=10)  # compute the endpoints of the segments to draw with the 2 NNs for each cluster library(reshape2) nnbrs <- as.data.frame(t(apply(correlations, 1, function(x) sort(x, index.return=TRUE)$ix[1:2])),stringsAsFactors = FALSE) nnbrs$id <- 1:8 # 8 clusters nnbrs <- melt(nnbrs, id='id') segments <- as.data.frame(t(apply(nnbrs, 1, function(x) cbind(centers[as.integer(x[1]),],centers[as.integer(x[3]),])))) names(segments) <- c('x', 'y', 'xend', 'yend')  p + geom_segment(data=segments, aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend))   

Введите описание изображения здесь

Если вы хотите сегменты цветные w.r.t. Соотношение ценность, попробуйте (с другим набором случайно генерируемых точек):

 <код> p <- ggplot(assignments, aes(V1, V2)) + geom_point(aes(colour=Cluster)) + geom_text(aes(meanX, meanY, label=Cluster), hjust=0.5, vjust=0.5, color='black', size=10) nnbrs <- as.data.frame(t(apply(correlations, 1, function(x) {y <- sort(x, index.return=TRUE); c(y$ix[1],y$x[1],y$ix[2],y$x[2])})),stringsAsFactors = FALSE) names(nnbrs) <- c('id1', 'dist1', 'id2', 'dist2') nnbrs$id <- 1:8 nnbrs1 <- nnbrs[c('id', 'id1', 'dist1')] nnbrs2 <- nnbrs[c('id', 'id2', 'dist2')] names(nnbrs2) <- c('id', 'id1', 'dist1') nnbrs <- rbind(nnbrs1, nnbrs2) segments <- as.data.frame(t(apply(nnbrs, 1, function(x) c(centers[as.integer(x[1]),],centers[as.integer(x[2]),],as.numeric(x[3]))))) names(segments) <- c('x', 'y', 'xend', 'yend', 'corr') segments$corr <- as.factor(segments$corr) p + geom_segment(data=segments, aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend, col=corr),lwd=1.2) +  guides(col=FALSE)   

Введите описание изображения здесь

 

Try this (with synthetically generated data with 8 clusters and randomly generated correlation matrix):

head(assignments)           V1       V2 Cluster     meanX    meanY 1  -96.93875 89.73655       8 -99.24848 50.61038 2  -96.86518 63.81925       8 -99.24848 50.61038 3  -76.63706 59.05426       8 -99.24848 50.61038 4 -105.90429 60.40880       8 -99.24848 50.61038 5 -100.39240 54.27822       8 -99.24848 50.61038 6  -99.53031 39.01734       8 -99.24848 50.61038  #res <- kmeans(assignments, 8) # 8 clusters #centers <- res$centers # for kmeans  centers <- centers[,2:3] # in you case  correlations # this will be a 10x10 matrix in your case            [,1]       [,2]       [,3]      [,4]      [,5]       [,6]      [,7]      [,8] [1,] 0.28708827 0.12476841 0.24545908 0.2588388 0.2074115 0.75373879 0.8104132 0.5754160 [2,] 0.73768137 0.47982080 0.67638982 0.7976242 0.9919874 0.68068729 0.9534392 0.2404903 [3,] 0.94252193 0.03406601 0.87475370 0.4167443 0.9181345 0.75985783 0.6763228 0.9912269 [4,] 0.09300806 0.26816248 0.77741727 0.3892989 0.8545009 0.79482925 0.5123970 0.3311057 [5,] 0.69044589 0.04903995 0.14823010 0.9018917 0.9461897 0.04739289 0.6008395 0.2522856 [6,] 0.07651553 0.36061880 0.92448094 0.2414908 0.9768005 0.50474048 0.1748254 0.9701859 [7,] 0.07449400 0.30025228 0.05877126 0.1055387 0.6143566 0.87633754 0.8646951 0.1123956 [8,] 0.58755791 0.44420559 0.17486185 0.3668967 0.7989782 0.21354636 0.3137961 0.1086797  p <- ggplot(assignments, aes(V1, V2)) + geom_point(aes(colour=Cluster)) + geom_text(aes(meanX, meanY, label=Cluster), hjust=0.5, vjust=0.5, color='black', size=10)  # compute the endpoints of the segments to draw with the 2 NNs for each cluster library(reshape2) nnbrs <- as.data.frame(t(apply(correlations, 1, function(x) sort(x, index.return=TRUE)$ix[1:2])),stringsAsFactors = FALSE) nnbrs$id <- 1:8 # 8 clusters nnbrs <- melt(nnbrs, id='id') segments <- as.data.frame(t(apply(nnbrs, 1, function(x) cbind(centers[as.integer(x[1]),],centers[as.integer(x[3]),])))) names(segments) <- c('x', 'y', 'xend', 'yend')  p + geom_segment(data=segments, aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend)) 

enter image description here

If you want segments colored w.r.t. correlation value, try this (with a different set of randomly generated points):

p <- ggplot(assignments, aes(V1, V2)) + geom_point(aes(colour=Cluster)) + geom_text(aes(meanX, meanY, label=Cluster), hjust=0.5, vjust=0.5, color='black', size=10) nnbrs <- as.data.frame(t(apply(correlations, 1, function(x) {y <- sort(x, index.return=TRUE); c(y$ix[1],y$x[1],y$ix[2],y$x[2])})),stringsAsFactors = FALSE) names(nnbrs) <- c('id1', 'dist1', 'id2', 'dist2') nnbrs$id <- 1:8 nnbrs1 <- nnbrs[c('id', 'id1', 'dist1')] nnbrs2 <- nnbrs[c('id', 'id2', 'dist2')] names(nnbrs2) <- c('id', 'id1', 'dist1') nnbrs <- rbind(nnbrs1, nnbrs2) segments <- as.data.frame(t(apply(nnbrs, 1, function(x) c(centers[as.integer(x[1]),],centers[as.integer(x[2]),],as.numeric(x[3]))))) names(segments) <- c('x', 'y', 'xend', 'yend', 'corr') segments$corr <- as.factor(segments$corr) p + geom_segment(data=segments, aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend, col=corr),lwd=1.2) +  guides(col=FALSE) 

enter image description here

</div
 
 
         
         

Связанный проблема

0  Скрепление финансовых таблиц с веб-страницы с R, Rvest, RCURL  ( Scraping financial tables from web page with r rvest rcurl ) 
Я пробую разбор финансовых таблиц с веб-страницы. Я продолжал. Но я не могу устраивать список, или данные. Карамент <код> library(rvest) link <- "http://www...

4  Как получить обратный CDF (ядро) в R?  ( How to get inverse cdf kernel in r ) 
Есть ли функция в R, которая рассчитает обратное ядро ​​(я рассматриваю нормальный) CDF для определенного альфа (0,1). Я нашел курс, но я не уверен, как это р...

1  Замените отсутствующие значения в ячейке со значением из ячейки выше (N-1) с помощью петли  ( Replace missing values in a cell with a value from the cell above n 1 using a ) 
У меня есть файл данных с тысячами строк, у которых есть пробелы, которые я хочу заполнить значением. Мне нужно заменить пустые ячейки со значениями из них вы...

0  Hexfile Package R  ( Hexfile package r ) 
Я пытаюсь импортировать файл eviews (.wf1) в <код> R с hexView пакет. код: <код> file = readEViews(hexViewFile("eviewsr.wf1"),as.data.frame = TRUE) ...

1  Задержка в заявке не работает в R  ( Lag in apply statement doesnt work in r ) 
Я пытаюсь «применить» функцию, которая делает «отставать» на объектах зоопарка в R. Функция работает правильно, если я передаю один вектор зоопарка - это пр...

2  Нахождение дубликатовных значений в R  ( Finding duplicate values in r ) 
Так, в строке, содержащей несколько 1 ', Теперь возможно, что номер <код> cmake .. 2 появляется на нескольких позициях, скажем, на нескольких позициях...

2  Package Desolve Package Can Parames включают в себя матрицу?  ( Desolve package can parameters include a matrix ) 
Я пытаюсь кодировать модель Seir, которая является возрастной, стратифицированной; То есть в моих дифференциальных уравнениях у меня есть параметр для массово...

1  Как избежать проблемы Log-Quartelive Log-Inf в MLE Function из пакета Stat4?  ( How to avoid the inf log likelihood problem in mle function from stat4 package ) 
Я хочу максимизировать функцию вероятности логики, чтобы соответствовать некоторым данным, но функция MLE останавливается с этой ошибкой, когда логическая вер...

2  Сравнение нескольких классификаторов: Nemenyi + Holm Test в R  ( Comparing multiple classifiers nemenyi holm test in r ) 
Я пытаюсь воспроизвести результаты из (1) в виде новичков до R. Таблица 6 - это AUCS из 4 классификатора на 14 наборах данных: <код> auc <- matrix(c( 0.76...

2  Вопросы с установкой пакета Caret of R в Archlinux  ( Issues with installing caret package of r in archlinux ) 
Я пытаюсь установить пакет <код> SCRIPT="""UPDATE IND_AFRO.DRIVER SET Emp_Id = 1000, update_user_id = 'RIBST-4059' WHERE Emp_Id IN (SELECT Emp_Id ...

-2  Лучшая практика кодирования для R Script работает в производстве [Закрыто]  ( Best practise coding for r script running in production ) 
<в сторону CLASS = "S-NEWACTS S-WELTIVE__info JS-Post-New Imide MB16« Роль = «Статус»> закрыт . Этот вопрос должен быть больше Фокусированный . В настоя...

0  Назначьте значение для столбца из другого столбца на основе условия  ( Assign value to a column from another column based on condition ) 
Скажите, что у меня есть такой список: <код> > desired <- c("10001", "10004") и образец кадра данных, как это: <код> > desired_sample_df <- data.frame...

0  Интеллектуальный способ создать сводную таблицу без цикла в R  ( Intelligent way to create summary table without for loop in r ) 
Добрый день, У меня есть кадр данных следующим образом, с временным меттом в первом столбце, как POSIXLT, а значение данных во втором: <код> properties2 ...

0  Как сделать бесконечно рекурсивный список в R: путать [и [[  ( How to make an infinitely recursive list in r confuse and ) 
Редактировать: Этот вопрос глупо, я путающую [и [((спасибо @josilber), но я не могу удалить его. Как можно сделать бесконечно рекурсивный список, l == l [1]...

99  Как выбрать строку с максимальным значением в каждой группе  ( How to select the row with the maximum value in each group ) 
В наборе данных с несколькими наблюдениями для каждого предмета я хочу взять подмножество только с максимальным значением данных для каждой записи. Например, ...

Связанный проблема

0  Скрепление финансовых таблиц с веб-страницы с R, Rvest, RCURL 
4  Как получить обратный CDF (ядро) в R? 
1  Замените отсутствующие значения в ячейке со значением из ячейки выше (N-1) с помощью петли 
0  Hexfile Package R 
1  Задержка в заявке не работает в R 
2  Нахождение дубликатовных значений в R 
2  Package Desolve Package Can Parames включают в себя матрицу? 
1  Как избежать проблемы Log-Quartelive Log-Inf в MLE Function из пакета Stat4? 
2  Сравнение нескольких классификаторов: Nemenyi + Holm Test в R 
2  Вопросы с установкой пакета Caret of R в Archlinux 
-2  Лучшая практика кодирования для R Script работает в производстве [Закрыто] 
0  Назначьте значение для столбца из другого столбца на основе условия 
0  Интеллектуальный способ создать сводную таблицу без цикла в R 
0  Как сделать бесконечно рекурсивный список в R: путать [и [[ 
99  Как выбрать строку с максимальным значением в каждой группе