在r中如何从对应分析的行/列轮廓，能看出哪些响应的分数表现是类似的

在R中，可以使用`heatmap()`函数来绘制行/列轮廓图，并且使用聚类算法对分数进行分类，从而可以看出哪些响应的分数表现是类似的。具体步骤如下：

1. 将分数矩阵导入R中，可以使用`read.table()`或`read.csv()`函数。
2. 对分数矩阵进行标准化处理，可以使用`scale()`函数。
3. 绘制行/列轮廓图，可以使用`heatmap()`函数，并设置`scale="row"`或`scale="column"`参数，分别表示对行或列进行标准化。
4. 对分数进行聚类，可以使用`hclust()`函数，并将结果传递给`heatmap()`函数的`Rowv`或`Colv`参数。

例如，下面的代码演示了如何使用`heatmap()`函数绘制行轮廓图，并对分数进行聚类：

# 导入分数矩阵
scores <- read.table("scores.txt", header=TRUE, row.names=1)

# 标准化分数
scores_scaled <- scale(scores)

# 绘制行轮廓图，并对分数进行聚类
heatmap(scores_scaled, scale="row", Rowv=hclust(dist(scores_scaled)))

以上代码将会绘制出行轮廓图，并对行进行聚类，从而可以看出哪些响应的分数表现是类似的。

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怎样在r中将数据建立适合用于对应分析的二维列联表

要将数据建立适合用于对应分析的二维列联表，可以按照以下步骤进行：

1. 将需要分析的两个变量分别作为行变量和列变量，分别命名为rowvar和colvar。

2. 将数据按照行变量和列变量进行分组，统计每个组合下的频数。

3. 将得到的频数数据转换为适合用于对应分析的二维列联表格式，即行表示行变量，列表示列变量，单元格中的数字表示频数。

在R中，可以使用table()函数来实现上述步骤。具体代码如下：

# 假设需要分析的两个变量分别为x和y
# 将数据按照x和y进行分组，统计频数
freq <- table(x, y)

# 将频数数据转换为二维列联表格式
colnames(freq) <- levels(y)
rownames(freq) <- levels(x)

通过上述代码，就可以得到适合用于对应分析的二维列联表。

如何删除某一列中某个值的对应行 R语言

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df <- df[df$colname != value, ]

这会返回一个新的数据框，其中已经删除了所有包含 `value` 的行。如果你想要在原始数据框中直接修改，可以使用以下代码：

df <- df[df$colname != value, ]

这会在原始数据框中删除所有包含 `value` 的行，并将结果保存回 `df` 变量中。