r语言dist函数的参数method

时间: 2024-05-30 20:12:42 浏览: 115

R语言数据分析的典型案例

### R语言数据分析的典型案例 R语言作为一种广泛应用于统计计算、图形表示和数据分析的强大工具，在多个领域都有着极其重要的应用。本文将详细介绍三个典型的R语言数据分析案例，包括统计分析、机器学习与数据预测以及数据可视化，旨在全面展示R语言在数据处理和分析方面的强大功能。 #### 1. 统计分析案例：学生成绩分析在这个案例中，我们将利用R语言的面向对象编程特性来分析一组学生的信息。具体任务是计算前n名学生的年龄平均值和课程实验成绩平均值。 - **背景**：数据集包含十名学生的信息，包括姓名、年龄、出生年份以及数据统计分析课程实验成绩。 - **目标**：通过编写R脚本来计算指定数量的学生的平均年龄和平均成绩。 - **实现**： - 定义一个名为`student`的类，该类包含四个字段：姓名、年龄、出生年份和成绩。 - 创建十个`student`实例，每个实例对应一名学生。 - 使用`sapply()`函数来提取所有学生的年龄和成绩。 - 编写一个名为`mean_score()`的函数，该函数接受一个参数n，用于计算前n名学生的平均年龄和平均成绩。下面提供了一个简化的示例代码： ```r # 定义student类 student <- setRefClass("student", fields = list(name = "character", age = "numeric", birth_year = "numeric", score = "numeric")) # 创建学生实例 stu1 <- student$new(name = "A", age = 19, birth_year = 2002, score = 90) # ... 创建其他学生实例 # 提取年龄和成绩 scores <- sapply(list(stu1, stu2, ..., stu10), function(s) s$score) ages <- sapply(list(stu1, stu2, ..., stu10), function(s) s$age) # 平均值计算函数 mean_score <- function(n) { new_scores <- scores[1:n] new_ages <- ages[1:n] cat("平均年龄为:", mean(new_ages), "平均成绩为:", mean(new_scores), "\n") } # 计算前3名学生的平均值 mean_score(3) ``` 这段代码展示了如何利用面向对象的特性来组织和处理数据，从而实现统计分析的目标。 #### 2. 机器学习与数据预测案例：新冠疫情数据预测在这个案例中，我们利用中国某段时间（如5月份）的新冠疫情数据，通过线性和非线性回归的方法来预测未来的疫情趋势。 - **背景**：数据集包含了每日新增确诊人数。 - **目标**：拟合疫情的发展趋势，并预测未来的情况。 - **实现**： - 清洗和整理数据。 - 使用`lm()`函数进行线性回归分析。 - 使用多项式回归进行非线性回归分析。 - 绘制趋势图，并对比两种回归方法的效果。 - 利用拟合模型对未来疫情情况进行预测。示例代码如下： ```r # 假设data为包含日期和确诊人数的数据框 lm_model <- lm(confirm ~ date, data = data) # 线性回归 plot(confirm ~ date, data = data, main = "中国疫情现有确诊人数趋势图") abline(lm_model, col = "blue") # 绘制线性回归线 # 非线性回归示例（以二次多项式为例） data$date_squared <- data$date^2 lm_nonlinear <- lm(confirm ~ date + date_squared, data = data) lines(data$date, predict(lm_nonlinear), col = "red") # 绘制非线性回归线 ``` 此案例展示了如何利用R语言进行基本的机器学习操作，并且通过可视化来直观地展示结果。 #### 3. 数据可视化案例：聚类分析可视化本案例通过使用胎心宫缩监护数据（如Frank and Asuncion的CTG数据）来进行聚类分析，并可视化聚类结果。 - **背景**：数据集来自胎心宫缩监护，包含了多个特征。 - **目标**：通过K-means、层次聚类等方法进行聚类分析，并将结果可视化。 - **实现**： - 预处理数据。 - 使用`hclust()`函数进行层次聚类。 - 绘制树状图，并在图上标注聚类框。示例代码如下： ```r # 假设data为预处理后的数据框 dist_matrix <- dist(data) # 计算距离矩阵 hc <- hclust(dist_matrix, method = "average") # 使用类平均法进行层次聚类 plot(hc) # 绘制树状图 rect.hclust(hc, k = 3) # 在树状图上添加聚类框，假设聚类数为3 ``` 这些案例不仅展示了R语言在统计分析、机器学习以及数据可视化等方面的应用能力，还为我们提供了实践中的指导思路和技术实现方案。通过这些案例的学习和实践，可以进一步提高使用R语言解决实际问题的能力。

参数method指定计算距离的方法。常用的方法有： 1. Euclidean（默认值）：欧几里德距离。 2. Manhattan：曼哈顿距离。 3. Maximum：切比雪夫距离。 4. Canberra：Canberra距离。 5. Binary：二进制距离，仅用于二元变量。 6. Minkowski：闵可夫斯基距离，需要额外指定p值。 7. Pearson和Spearman：用于计算两个向量之间的相关系数。 8. Cosine：余弦相似度，用于计算两个向量之间的相似度。不同的距离方法适用于不同的数据类型和分析目的。

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