r语言中的哪些自带数据集是矩阵

R语言中有一些自带的数据集是矩阵，包括：

1. iris：鸢尾花数据集，包含150个样本和4个特征，可以被视为一个 $150\times 4$ 的矩阵；
2. mtcars：汽车数据集，包含32个样本和11个特征，可以被视为一个 $32\times 11$ 的矩阵；
3. state.x77：美国50个州的统计数据，包含8个特征，可以被视为一个 $50\times 8$ 的矩阵；
4. USArrests：美国每个州的犯罪数据，包含4个特征，可以被视为一个 $50\times 4$ 的矩阵。

这些数据集可以通过在 R 中输入数据集名称来直接访问。例如，要访问 iris 数据集，可以在 R 中输入以下命令：

data(iris)

这将加载 iris 数据集并将其存储为名为 iris 的数据框。要将这个数据框转换为矩阵，可以使用以下命令：

iris_matrix <- as.matrix(iris)

相关问题

用决策树分析R语言glmpath包中自带心脏病heart数据

好的，对于心脏病数据集heart，我们可以使用R语言中的rpart包构建决策树模型。具体步骤如下：

1. 加载数据集并进行预处理

library(rpart)
data(heart)
heart <- na.omit(heart) # 移除缺失值

2. 将数据集划分为训练集和测试集

set.seed(123)
train_idx <- sample(1:nrow(heart), size = 0.7 * nrow(heart)) # 随机选取70%的数据作为训练集
train_data <- heart[train_idx, ]
test_data <- heart[-train_idx, ]

3. 构建决策树模型

model <- rpart(target ~ ., data = train_data, method = "class")

这里我们使用了所有变量作为自变量，将target作为因变量，使用分类方法构建决策树模型。

4. 对测试集进行预测并计算准确率

pred <- predict(model, newdata = test_data, type = "class")
accuracy <- sum(pred == test_data$target) / nrow(test_data)

这里我们使用model对测试集进行预测，使用type = "class"指定输出类别标签，然后计算准确率。需要注意的是，在实际应用中，我们还需要对模型进行评估，比如计算混淆矩阵、ROC曲线等。

5. 可视化决策树模型

plot(model)
text(model)

这里我们使用plot函数可视化决策树模型，使用text函数添加节点标签。

最后需要说明的是，构建决策树模型需要我们根据实际问题选择合适的算法和参数，并对模型进行调优和评估。

使用R语言支持向量机实现MNIST手写数据集识别

MNIST手写数据集是一个非常经典的数据集，包含了60,000个训练数据和10,000个测试数据。每个数据都是一张28×28像素的灰度图片，表示0~9中的一个数字。

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常见的分类算法，其主要思想是通过寻找最优超平面来将不同类别的数据分开。在R语言中，可以使用e1071包中的svm函数来实现SVM。

以下是使用R语言实现MNIST手写数据集识别的基本步骤：

1. 下载MNIST数据集并导入R语言中。这里我们使用R中自带的datasets包中的mnist数据集：

library(datasets)
mnist <- datasets::mnist

2. 将训练数据和测试数据分别提取出来：

train_images <- mnist$train$x
train_labels <- mnist$train$y
test_images <- mnist$test$x
test_labels <- mnist$test$y

3. 将图片数据转换为二维矩阵：

train_images <- array(train_images, dim = c(dim(train_images)[1], 28, 28))
test_images <- array(test_images, dim = c(dim(test_images)[1], 28, 28))

4. 将二维矩阵展开为一维向量：

train_images <- apply(train_images, c(1, 2), function(x) as.numeric(x))
test_images <- apply(test_images, c(1, 2), function(x) as.numeric(x))

5. 将标签数据转换为因子类型：

train_labels <- as.factor(train_labels)
test_labels <- as.factor(test_labels)

6. 使用svm函数训练模型并进行预测：

library(e1071)
model <- svm(train_images, train_labels)
pred_labels <- predict(model, test_images)

7. 计算模型的准确率：

accuracy <- sum(pred_labels == test_labels) / length(test_labels)

以上就是使用R语言支持向量机实现MNIST手写数据集识别的基本步骤。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对数据进行更多的处理和特征提取。