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Data Analytics

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plot( cars, main ="", xlab="", ylab="", type="n") 기본형식> plot(x,y, type="n")> grid()> points(x,y) > plot(cars, + main="cars: Speed vs. Stopping Distance (1920)", + xlab="Speed (MPH)", + ylab="Stopping Distance (ft)",+ type="n")# 기본 x, y 축 그래프를 셋팅한다. #cf. 줄바꿈은 Shift+Enter 를 눌러주면 된다. > grid()# 격자를 추가하여 그린다. > points(cars)# 실제로 점을 찍어 준다. > with(iris, plot(Petal.Length, Petal.Width, pch=as.integer(Species)))> legend(1.5, 2.4, c("setosa", "versicolor..
http://www.r-tutor.com/ R Tutorials R Introduction Basic Data Types Numeric Integer Complex Logical Character Vector Combining Vectors Vector Arithmetics Vector Index Numeric Index Vector Logical Index Vector Named Vector Members Matrix Matrix Construction List Named List Members Data Frame Data Frame Column Vector Data Frame Column Slice Data Frame Row Slice Data Import Elementary Statistics with R Qualitative Data Fr..
shinyUI(pageWithSidebar shinyUI(pageWithSidebar( headerPanel("Click the button"), sidebarPanel( sliderInput("obs", "Number of observations:", min = 0, max = 1000, value = 500), actionButton("goButton", "Go!") ), mainPanel( plotOutput("distPlot") ))) http://www.r-tutor.com/r-introduction/data-frame require(graphics)pairs(mtcars, main = "mtcars data")coplot(mpg ~ disp | as.factor(cyl), data = mtcars, panel = panel.smooth..
R practice script 20140128 persp> # (3) Visualizing a simple DEM modelpersp>persp> z x y ## Don't draw the grid lines : border = NApersp> par(bg = "slategray")persp> persp(x, y, z, theta = 135, phi = 30, col = "green3", scale = FALSE,persp+ ltheta = -120, shade = 0.75, border = NA, box = FALSE)페이지 변경을 확인하기 위해 기다리는 중...persp> # (4) Surface colours corresponding to z-valuespersp>persp> par(bg = "white")persp> x y z nrz ncz ..
비쥬얼라이제이션 스터디 1. 법규 및 판례 데이터의 비쥬얼라이제이션 일반사용자들에게 있어서 의미있는 것은 자신이 처한 상황과 가장 근접한 경우를 신속하게 그리고 관련있는 법규와 판례를 찾아볼 수 있게 된다. Q: 원과 원간의 거리를 통한 관계의 강도를 표시 2. R Package Shiny Q: 여러 페이지를 어떻게 직접 코딩해서 만들어준다. 화면을 어떻게 구성할 지 직접 디자인을 할 수 있는 것인지 ? 필요한 데이터가 달라졌다면 UI 상에서 동일 포맷의 새로운 데이터의 처리도 가능한 것인지 shiny 베타버젼 R Studio shiny 3. 분포시각화 ( max, min, overall distribution) Q: 4. 시간시각화 이산형 불량품수 사고건수 연속형 시간 온도 무게 길이 barplotp, l, s point l..
matrix in R > matrix(c(1,2,3,4),2,4) [,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 3 1 3[2,] 2 4 2 4> matrix(c(1,2,3,4),2,12) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12][1,] 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3[2,] 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4> matrix(c(1:12),2,12) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12][1,] 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11[2,] 2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12> matrix(c(1:242),2,12) [,1] [,2] [,3] ..
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PCA : Interpretation Examples (Principal Components Analysis) http://www.stanford.edu/class/stats366/pca.html