一止R代码完成烦申博138娱乐城琐的可视化

[ 来源:http://www.sun6608.com | 作者:网友 | 时间:2017-01-17

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2015-12-12年夜数据文戴

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做者受权转载

做者:唐源

戴自:普查之皆(微疑ID CapStat)

唐源,眼前辞职于芝减哥一家创业公司,曾参加跟创做过量个被普遍应用的 R 跟 Python 开源名目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的做者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的奉献者。(爱好登山跟烧烤 )

ggfortify 是一个简略易用的R硬件包,它能够仅仅应用一止代码去对很多受欢送的R硬件包成果举行两维可视化,那让普查教家和数据迷信家省往了很多烦琐跟反复的进程,不必对成果举行任那边理就可以以 ggplot 的作风绘出难看的图,年夜年夜天进步了职业的效力。

ggfortify 曾经能够正在 CRAN 高低载取得,然而因为近日良多的功效皆借正在疾速增添,因而仍是推举各人从 Github 高低载跟装置。

library(devtools) install_github(sinhrks/ggfortify) library(ggfortify)

接下去我将简略先容一下怎样用 ggplot2 跟 ggfortify 去很快天对PCA、散类和LFDA的成果举行可视化,而后将简略先容用 ggfortify 去对时光序列举行疾速可视化的方式。

PCA (主成份剖析)

ggfortify 使 ggplot2 晓得怎样解释PCA工具。减载好 ggfortify 包尔后, 您能够对stats::prcomp 跟 stats::princomp 工具应用 ggplot2::autoplot。

library(ggfortify) df - iris[c(1, 2, 3, 4)] autoplot(prcomp(df))

您借能够抉择数据中的一列去给绘出的面按种别主动分色彩申博138娱乐城。输进help(autoplot.prcomp)能够懂得到更多的其余抉择申博138娱乐城

autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = Species)

比方道给定label = TRUE 能够给每一个面减上标识(以rownames为尺度),也能够调剂标识的巨细申博138娱乐城

autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = Species, label = TRUE, label.size = 3)

给定 shape = FALSE 能够让一切的面消散,只留下标识,这么能够让图更清楚,辨别度更年夜。

autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = Species, shape = FALSE, label.size = 3)

给定 loadings = TRUE 能够很快天绘出特点背量。

autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = Species, loadings = TRUE)

一样的,您也能够显现特点背量的标识和调剂他们的巨细,更多抉择请参看辅助文件。

autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = Species, loadings = TRUE, loadings.colour = blue, loadings.label = TRUE, loadings.label.size = 3)

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果子剖析

跟PCA相似,ggfortify 也支撑 stats::factanal 工具。可调的抉择也很普遍。以下给出了简略的例子:

留神当您应用 factanal 去盘算分数的话,您必需给定 scores 的值。

d.factanal - factanal(state.x77, factors = 3, scores = regression) autoplot(d.factanal, data = state.x77, colour = Income)

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autoplot(d.factanal, label = TRUE, label.size = 3, loadings = TRUE, loadings.label = TRUE, loadings.label.size = 3)

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K-均值散类

autoplot(kmeans(USArrests, 3), data = USArrests)

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autoplot(kmeans(USArrests, 3), data = USArrests, label = TRUE, label.size = 3)

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其余散类

ggfortify 也支撑 cluster::clara, cluster::fanny, cluster::pam。

library(cluster) autoplot(clara(iris[-5], 3))

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给定 frame = TRUE,能够把 stats::kmeans 跟 cluster::* 中的每一个类圈出去。

autoplot(fanny(iris[-5], 3), frame = TRUE)

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您也能够穿过 frame.type 去抉择圈的类别。更多抉择请比照 ggplot2::stat_ellipse 里边的 frame.type 的 type 要害词。

autoplot(pam(iris[-5], 3), frame = TRUE, frame.type = norm)

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更多对于散类圆里的可视化请参看 Github 上的 Vignette 或许 Rpubs 上的例子。

lfda(Fisher部分判断剖析)

lfda 包支撑一系列的 Fisher 部分判断剖析方式,包含半监视 lfda,非线性 lfda。您也能够应用 ggfortify 去对他们的成果举行可视化。

library(lfda) # Fisher部分判断剖析 (LFDA) model - lfda(iris[-5], iris[, 5], 4, metric= plain ) autoplot(model, data = iris, frame = TRUE, frame.colour = Species)

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# 非线性核Fisher部分判断剖析 (KLFDA) model - klfda(kmatrixGauss(iris[-5]), iris[, 5], 4, metric= plain ) autoplot(model, data = iris, frame = TRUE, frame.colour = Species)

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留神对 iris 数据来讲,分歧的类之间的关联很明显没有是简略的线性,这类情形下非线性的klfda 波及大概太强盛而波及了可视化的后果,正在应用前请充足懂得每一个算法的意思和后果。

# 半监视Fisher部分判断剖析 (SELF) model - self(iris[-5], iris[, 5], beta = 0.1, r = 3, metric= plain ) autoplot(model, data = iris, frame = TRUE, frame.colour = Species)

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时光序列的可视化

用 ggfortify 能够使时光序列的可视化变得极端简略。接下去我将给出一些简略的例子。

ts工具library(ggfortify) autoplot(AirPassengers)

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能够应用 ts.colour 跟 ts.linetype 去转变线的色彩跟外形。更多的抉择请参看 help(autoplot.ts)。

autoplot(AirPassengers, ts.colour = red, ts.linetype = dashed)

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多变量时光序列library(vars) data(Canada) autoplot(Canada)

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应用 facets = FALSE 能够把一切变量绘正在一条轴上。

autoplot(Canada, facets = FALSE)

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autoplot 也能够懂得其余的时光序列种别。可支撑的R包有:

zoo::zooreg

xts::xts

timeSeries::timSeries

tseries::irts

一些例子:

library(xts) autoplot(as.xts(AirPassengers), ts.colour = green)

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library(timeSeries) autoplot(as.timeSeries(AirPassengers), ts.colour = (dodgerblue3))

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您也能够穿过 ts.geom 去转变多少何外形,眼前支撑的有 line, bar 跟 point。

autoplot(AirPassengers, ts.geom = bar, fill = blue)

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autoplot(AirPassengers, ts.geom = point, shape = 3)

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forecast包

library(forecast) d.arima - auto.arima(AirPassengers) d.forecast - forecast(d.arima, level = c(95), h = 50) autoplot(d.forecast)

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有良多安设可供调剂:

autoplot(d.forecast, ts.colour = firebrick1, predict.colour = red, predict.linetype = dashed, conf.int = FALSE)

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vars包

library(vars) data(Canada) d.vselect - VARselect(Canada, lag.max = 5, type = const)$selection[1] d.var - VAR(Canada, p = d.vselect, type = const) autoplot(predict(d.var, n.ahead = 50), ts.colour = dodgerblue4, predict.colour = blue, predict.linetype = dashed)

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changepoint包library(changepoint) autoplot(cpt.meanvar(AirPassengers))

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autoplot(cpt.meanvar(AirPassengers), cpt.colour = blue, cpt.linetype = solid)

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strucchange包library(strucchange) autoplot(breakpoints(Nile ~ 1), ts.colour = blue, ts.linetype = dashed, cpt.colour = dodgerblue3, cpt.linetype = solid)

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dlm包library(dlm) form - function(theta){ dlmModPoly(order = 1, dV = exp(theta[1]), dW = exp(theta[2])) } model - form(dlmMLE(Nile, parm = c(1, 1), form)$par) filtered - dlmFilter(Nile, model) autoplot(filtered)

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autoplot(filtered, ts.linetype = dashed, fitted.colour = blue)

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smoothed - dlmSmooth(filtered) autoplot(smoothed)

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p - autoplot(filtered) autoplot(smoothed, ts.colour = blue, p = p)

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KFAS包library(KFAS) model - SSModel( Nile ~ SSMtrend(degree=1, Q=matrix(NA)), H=matrix(NA) ) fit - fitSSM(model=model, inits=c(log(var(Nile)),log(var(Nile))), method= BFGS ) smoothed - KFS(fit$model) autoplot(smoothed)

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应用 smoothing=none 能够绘出过滤后的成果。

filtered - KFS(fit$model, filtering= mean , smoothing=none) autoplot(filtered)

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trend - signal(smoothed, states= trend ) p - autoplot(filtered) autoplot(trend, ts.colour = blue, p = p)

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stats包

可支撑的stats包里的工具有:

stl, decomposed.ts

acf, pacf, ccf

spec.ar, spec.pgram

cpgram

autoplot(stl(AirPassengers, s.window = periodic), ts.colour = blue)

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autoplot(acf(AirPassengers, plot = FALSE))

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autoplot(acf(AirPassengers, plot = FALSE), conf.int.fill = #0000FF, conf.int.value = 0.8, conf.int.type = ma)

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ggcpgram(arima.sim(list(ar = c(0.7, -0.5)), n = 50))

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library(forecast) ggtsdiag(auto.arima(AirPassengers))

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gglagplot(AirPassengers, lags = 4)

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更多对于时光序列的例子,请参看 Rpubs 上的先容。

【限时干货下载】

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2015/12/31前

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13920 2015-12-12年夜数据文戴做者受权转载做者:唐源戴自:普查之皆(微疑IDCapStat)唐源,眼前辞职于芝减哥一家创业公司,曾参加跟创做过量个被普遍应用的R
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