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数量生态学中的R语言应用-赖江山

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简介:
《数量生态学中的R语言应用》是由作者赖江山编著的一本书籍,专注于介绍如何利用R语言进行生态数据的统计分析和模型构建。书中通过丰富的实例详细讲解了各种实用的数量生态学方法和技术,帮助读者掌握运用R语言解决实际问题的能力。 近年来,随着生态学和环境科学研究中新数据分析方法的快速发展以及大数据时代的到来,R语言统计软件因其灵活性、开放性、易用性和免费特性,在这些研究领域中迅速传播并受到广泛欢迎。数量生态学方法已成为现代生态学研究的重要工具之一,《本书》则充当了连接数量生态学与R语言之间的桥梁。 书中首先讲解探索性数据分析和关联矩阵的构建,随后深入介绍聚类分析、排序(包括非约束排序和典范排序)以及空间分析这三大主要的数量生态学术语。《本书》的主要目标不是详述这些方法背后的理论基础及数学公式,而是在简要阐述原理之后,通过实际案例数据指导读者如何在R语言中实施具体的数据分析操作。 因此,《本书》不仅适合于生态学、环境科学等专业的本科生和研究生作为教材使用,同时也非常适合从事相关领域研究的专业科研人员进行自学参考。

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客服
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  • R-
    优质
    《数量生态学中的R语言应用》是由作者赖江山编著的一本书籍,专注于介绍如何利用R语言进行生态数据的统计分析和模型构建。书中通过丰富的实例详细讲解了各种实用的数量生态学方法和技术,帮助读者掌握运用R语言解决实际问题的能力。 近年来,随着生态学和环境科学研究中新数据分析方法的快速发展以及大数据时代的到来,R语言统计软件因其灵活性、开放性、易用性和免费特性,在这些研究领域中迅速传播并受到广泛欢迎。数量生态学方法已成为现代生态学研究的重要工具之一,《本书》则充当了连接数量生态学与R语言之间的桥梁。 书中首先讲解探索性数据分析和关联矩阵的构建,随后深入介绍聚类分析、排序(包括非约束排序和典范排序)以及空间分析这三大主要的数量生态学术语。《本书》的主要目标不是详述这些方法背后的理论基础及数学公式,而是在简要阐述原理之后,通过实际案例数据指导读者如何在R语言中实施具体的数据分析操作。 因此,《本书》不仅适合于生态学、环境科学等专业的本科生和研究生作为教材使用,同时也非常适合从事相关领域研究的专业科研人员进行自学参考。
  • R在环境与统计.pdf
    优质
    本PDF深入探讨了R语言在环境科学及生态学数据分析中的应用,涵盖数据处理、模型构建与可视化技术,为科研人员提供实用工具和方法。 生态类书籍供学习参考。
  • 广义可加模型及其R实现_r_gam__
    优质
    本书深入浅出地介绍了广义可加模型(GAM)在生态学研究中的应用,并详细讲解了如何使用R语言进行模型构建和数据分析,是生态学家及数据科学家不可或缺的参考书。 广义可加模型在生态学中的应用,主要使用R语言进行编程。
  • R及Bioconductor在物信息_
    优质
    本课程介绍R语言及其在生物信息学分析中的强大工具包Bioconductor的基础知识和高级功能,帮助学生掌握数据处理、统计分析与可视化技能。 这本书详细介绍了R与Bioconductor在生物信息学中的应用。不仅深入讲解了相关生物信息学内容,还涵盖了算法流程及程序编程等方面的知识。
  • R支持向
    优质
    本文章将介绍如何在R语言环境中应用支持向量机(SVM)进行分类与回归分析,并探讨其在机器学习中的重要性。 支持向量机(SVM)不仅可以解决分类问题,还可以应用于回归分析。这里展示了如何在R语言环境中使用SVM进行相关操作。
  • 基于Vegan软件包据分析排序(, 米湘成)
    优质
    本文介绍了一种利用Vegan软件包进行生态学数据的综合分析和排序方法,由作者赖江山和米湘成共同完成。通过该工具的应用,研究者能够更有效地探索环境与生物多样性的关系模式。 群落学物种组成数据的分析方法通常包括梯度分析(排序)和分类方法(聚类、TWINSPAN等)。这里的梯度分析是广义的梯度分析,泛指任何用于揭示物种组成数据与实测或潜在环境因子之间关系的方法。
  • R Psych_psych;rprcomp函
    优质
    本教程介绍如何使用R语言中的Psych和psych包进行心理数据分析,并详细讲解了prcomp函数在主成分分析中的应用。适合心理学研究者及数据分析师学习参考。 主要用于进行统计模型分析,包括使用prcomp函数和factanal函数来进行因子分析和主成分分析。
  • R及BIOCONDUCTOR在物信息.rar
    优质
    本资源介绍了R语言及其专为生物信息学设计的Bioconductor库的应用。通过实例演示如何使用这些工具进行基因表达分析、数据可视化和统计推断,助力科研人员高效开展生物学研究。 《R语言与BIOCONDUCTOR生物信息学应用》书籍影印版,PDF。
  • Rxgboost
    优质
    本文章介绍如何在R语言环境中使用XGBoost库进行高效的数据分析和预测建模,并探讨其在处理大规模数据集上的优势。 关于使用R语言中的xgboost进行用户分类的代码示例如下: 首先需要安装并加载必要的库: ```r install.packages(xgboost) library(xgboost) ``` 接下来,准备数据集,并将其划分为训练集和测试集。 然后设置模型参数,例如树的数量、最大深度等。 ```r params <- list( objective = binary:logistic, eta = 0.1, max_depth = 6 ) dtrain <- xgb.DMatrix(data = train_data, label = train_label) dtest <- xgb.DMatrix(data = test_data, label = test_label) model <- xgboost(params=params, data=dtrain, nrounds=50) ``` 最后使用训练好的模型进行预测,并评估其性能。 ```r pred_probabilities <- predict(model, dtest) predictions <- ifelse(pred_probabilities > 0.5, 1, 0) conf_matrix <- table(true_labels = test_label, predicted_labels = predictions) print(conf_matrix) ``` 以上代码展示了如何在R语言中使用xgboost进行用户分类任务。
  • R据挖掘
    优质
    《R语言在数据挖掘中的应用》一书深入浅出地介绍了如何使用R语言进行数据分析与建模,适用于初学者及专业人士。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程,在大数据时代扮演着重要角色。R语言是一种用于统计分析与图形绘制的开源编程语言,并已成为数据挖掘领域的重要工具。“数据挖掘与R语言”教程旨在结合理论知识与实际操作,帮助学习者掌握使用R进行数据挖掘的技术。 我们首先探讨数据挖掘的基本概念。它包括预处理、建模和评估三个阶段。预处理步骤涵盖数据清洗、缺失值处理、异常检测以及特征选择;模型构建涉及分类、聚类及关联规则等算法的应用;通过准确性和稳定性指标来评估模型性能,以确定其效果。 R语言在数据挖掘中的优势在于它拥有丰富的库支持。“tidyverse”包提供了一整套的数据操作和可视化工具,“caret”简化了训练与评估流程,“arules”专门用于关联规则的挖掘。此外,`randomForest`, `e1071`, `xgboost`等包提供了各种机器学习算法,涵盖了监督学习和无监督学习任务。 本教程将指导你使用R进行数据导入、探索性数据分析(EDA)及可视化工作。“ggplot2”是用于数据可视化的关键工具,有助于直观理解数据分布与关系。同时,还将教授如何应用R处理缺失值、异常值,并执行特征工程以提升模型性能。 随后,我们将深入探讨模型构建部分。R语言提供了多种机器学习库,如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。“caret”包将用于比较不同模型的效果及参数调优。此外,你还将了解集成学习方法(例如bagging和boosting),并掌握使用XGBoost进行高效计算的技术。 在评估阶段中,你会学到各种评价指标如准确率、精确率、召回率与F1分数,并通过交叉验证选择最佳模型。同时也会接触到模型解释性问题的解决办法,比如特征重要性的分析及局部可解释性工具(例如LIME)的应用。 最后,在实践中你将有机会应用所学知识进行案例研究,包括客户细分(聚类)、推荐系统开发或预测建模等项目。通过这些实践环节,你可以更好地掌握数据挖掘的整体流程。 “数据挖掘与R语言”教程旨在帮助学习者从理论到实践全面掌握使用R在数据挖掘中的应用,无论是初学者还是专业人士都能从中受益匪浅。希望你能够跟随本教程深入探索并进一步提升自己的技能水平。