R语言：异常数据处理 前言   在数据处理中，尤其在作函数拟合时，异常点的出现不仅会很大程度的改变函数拟合的效果，而且有时还会使得函数的梯度出现奇异梯度，这就导致算法的终止，从而影响研究变量之间的函数关系。为了有效的避免这些异常点造成的损失，我们需要采取一定的方法对其进行处理，而处理的第一步 ...

R语言：异常数据处理 前言   异常值也是非常痛恨的一类脏数据，异常值往往会拉高或拉低数据的整体情况，为克服异常值的影响，我们需要对异常值进行处理。首先，我们需要识别出哪些值是异常值或离群点，其次如何处理这些异常值。下面仍然以案例的形式，给大家讲讲异常值的处理： 目录  1、识别异常 ...

R语言：噪声数据处理 正文   噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差，包括错误值或偏离期望的孤立点值。在R中可以通过调用outliers软件包中的outlier函数寻找噪声数据，该函数通过寻找数据集中与其他观测值及均值差距最大的点作为异常值，函数的主要形式为：   其中，x表示一个数据 ...

dplyr包是Hadley Wickham的新作，主要用于数据清洗和整理，该包专注dataframe数据格式，从而大幅提高了数据处理速度，并且提供了与其它数据库的接口；tidyr包的作者是Hadley Wickham， 该包用于“tidy”你的数据，这个包常跟dplyr结合使用。 dplyr ...

数据处理方面的常用功能函数。 1.1管道函数 在前面的简介中，我们计算了cran上的可用的函数包的 ...

　　文章目录 　　1. R自带函数 　　2. reshape2数据重构 　　3. dplyr 　　4. tidyr 　　5. 字符串处理 　　1. R自带函数 　　1.1 转置 　　使用函数t()可对一个矩阵或数据框进行转置，对于数据框，行名将变成变量（列）名 ...

dplyr包是Hadley Wickham的新作，主要用于数据清洗和整理，该包专注dataframe数据格式，从而大幅提高了数据处理速度，并且提供了与其它数据库的接口；tidyr包的作者是Hadley Wickham， 该包用于“tidy”你的数据，这个包常跟dplyr结合使用。 本文 ...

library(caret) PS：根据因变量特征值进行数据分区，outp$V1 其中outp为因变量列表，V1为特征值的name 按照p=0.7划分，训练集占70%，测试集占30%，对划分的结果进行描述describe可知 训练集 均值21.45 测试集均值21.75 ...