文字列型の列を持つデータフレームを作成しようとする場合、その列がFactor型として扱われる。 特にCSVファイルをheaderオプション指定しないで読み込むときにこれに出会ってイライラする。 > x <- data.frame(a=c("a","a","b","c"),b=1:4) > str(x) 'data.frame': 4 obs. of 2 variables: $ a: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 1 2 3 $ b: int 1 2 3 4 これを文字型に直すにはtransform関数を使用する。 >y <- transform(x,a=levels(a)[a]) a b 1 a 1 2 a 2 3 b 3 4 c 4 > str(y) 'data.frame': 4 obs. of 2 variables: $ a: chr "a"

先日のTokyo.R#21で発表した、Rでの音声の再生方法について解説します。 なお、最初に結論を言っておくと、音声を再生するならR以外でやってください。Rでやってもなんの得もしないです。 まず、RにおけるミュージックプレーヤーについてはR-bloggersでコードが公開されてます。Music player in R (Linux) ただし、これらはLinuxであることを前提としているという問題があるので、面倒です。 そこで、もっとカジュアルにRで音楽を再生する方法として、以下のsoundパッケージを使用する方法を説明します。手順は以下の通りです。 1.コマンドで音声（wavファイル）を再生出来るように設定する。 コマンドプロンプトもしくはターミナルから音声を再生出来るようにする必要があります。windowsの場合は以下のページからソフトをダウンロードして、再生してください。 http:/

I have a data frame. Let's call him bob: > head(bob) phenotype exclusion GSM399350 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119- GSM399351 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119- GSM399352 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119- GSM399353 3- 4- 8- 25+ 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119- GSM399354 3- 4- 8- 25+ 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119- GSM399355 3- 4- 8- 25+

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4/17(土)の第３回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3)での私の一つ目のトーク「1. R言語による クラスター分析 - 活用編 (60分)」の一部関連内容です。当日は、全体像も含め分かる形の講義資料で話します。 当日、USTREAM配信も行う予定ですので、興味のある方はぜひご覧下さい。 第３回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3) : ATND ※内容記述に関して粗い部分も、追って洗練します。 k-means k-meansは、クラスター分析の非階層的手法で代表的な手法。 現実のクラスタリングでもk-meansが使われることが多く、実用的な手法。 ※階層的手法の対極にある「非階層的手法」(分割最適化手法とも呼ばれる)。詳細は次エントリを参照：「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」 ※アルゴリ

[This article was first published on Recology, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. In data analysis it is often nice to look at all pairwise combinations of continuous variables in scatterplots. Up until recently, I have used the function splo

第３回R勉強会＠東京(10/03/27) の発表資料です。『数理統計解析とプロセス・リソース統一グラフ』。hamadakoichi 濱田晃一。 双方向形式で進行し、30分の発表し、その後15分の質疑応答を行いました。 ※講義後にフル版をアップしました。

ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521