Momma's Wiki: R/rimage - Rで画像を扱うためのパッケージ Rで画像解析でもこれの使用が前提となってい...
概要 imagematrixオブジェクトが基準となり、画素値を埋め込んだ配列と"rgb"か"grey"を定めるtypeによって構成される。 配列は"rgb"だと行x列x3(r,g,b)、"grey"だと行x列になる。 imagematrix Generate an imagematrix, i.e. primary data structure of rimage 2次元配列(行列)があればimagematrixへの変換は容易で img<-imagematrix(行列,type="grey") でimgが画像となる。 plot(img) とすれば画像になった行列がプロットされる。 但し、濃度値は0から1の範囲を色に割り振るのでオーバーしている場合はnormalize(最大を1、最小を0に変換)やclipping(上下の閾値を指定してクリップ)を使う。 clippingのexampleが分か
統計ソフトRの「困った」を解決する12（+α）の方法｜Colorless Green Ideas
はじめに Rの「困った」 現在、統計処理ではRというソフトがよく使われている。Rは高機能であり、初心者から上級者まで使うことができる。とは言っても、Rに取りかかるのはなかなか難しい。テレビや洗濯機といった家電製品を買ったならば、紙の説明書が付いてくるので、とりあえずそれを見れば、最初の使い方も分かるし、困ったときにどうすれば良いか分かる。Rのようなソフトウェアではそうはいかない。「困った」を解決してくれる紙の虎の巻 [1] は付いてこない。また、メーカーのサポートが付いた商品なら、メーカーに問い合わせるという手段もあるが、フリーソフトのRではそうもいかない。 結局、Rで何か「困った」ことが起きた場合、自分で色々と調べなくてはならない。こう言うと、Rは大変そうだと思う人もいるかもしれない。だが、主にインターネットを通じて、Rの説明書代わりのさまざまな情報が提供されている。 この記事では、「コ
Rのグラフィック作成パッケージ“ggplot2”について｜Colorless Green Ideas
はじめに Rには、“ggplot2”というライブラリがある。このライブラリを使うと、デフォルトの作図コマンドよりも効率的に作図ができ、しかも分かりやすくて美しい図を描くことができる。美しい図といってもピンと来ないかもしれないが、百聞は一見にしかず、下の2つの図を比べてもらいたい。1つ目の白い背景の図がRのデフォルトの作図コマンドで作成された散布図である。2つ目の灰色の背景の図が“ggplot2”を使った散布図である。 Rのデフォルトの作図機能を使った場合の散布図の例 “ggplot2”を使った場合の散布図の例 以下では、“ggplot2”のコンセプトと簡単な作例を紹介したいと思う。最初は抽象的な話をする。このため、最初から読んで分かりづらかったら、後の方の作例を先に見た方が理解が早いかもしれない。 “ggplot2”のコンセプト “ggplot2”は、どのように作図を行っているのであろうか
Animations in R | R-bloggers
Animated charts can be very helpful in illustrating concepts or discovering relationships, which makes them very helpful in teaching and exploratory research. Fortunately, creating animated graphs in R is fairly straightforward, once you have the right tools and understand a few basic principles about how the animations are created. In this article I’ll provide an example of how to use the animati
Short R script to plot effect sizes (Cohen’s d) and shade overlapping area | R-bloggers
R-bloggers R news and tutorials contributed by hundreds of R bloggers [This article was first published on R Psychologist » R, 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. Introduction to effect sizes Many times you read in a study that “x and y were s
三次元散布図をRで描くのに画期的な新機能がRGLパッケージに加わった - ほくそ笑む
以前、三次元散布図をRで描いてみたという記事で紹介したRGLパッケージに画期的な新機能が加わったので紹介します。 (情報源：R: Interactive 3D WebGL plot of time-space cube with RGL | geolabs) RGLパッケージの良いところは、3次元プロットをマウスドラッグでグリグリ動かせるところなのですが、いざ、ファイル出力しようとすると、静止画か動画でしか保存できず、インタラクティブな3次元プロットをそのままファイルに保存することができないというのが欠点でした。 しかし今回、新機能として、WebGL で動く HTML ファイルとして保存できる機能が付加されたようです。 さっそく試してみましょう。 install.packages("rgl") library("rgl") data(trees) plot3d(trees) writeWe
統計解析でよく使われる言葉「Qモード」「Rモード」とは何を指すのか - ほくそ笑む
主成分分析のQモードとRモードの違いについて調べていたんですが、ネット上にほとんど情報を見つけられませんでした。 クラスター分析とか相関係数にもQモードとRモードがあるみたいで、統計では結構一般的に使われている言葉みたいなのですが、これだけ日本語情報が少ないとなるとちょっと困りますね。 統計言語Rのメーリングリストにちょうど次のような質問が寄せられていたので、一部翻訳してみました。 こんにちは。 どなたか主成分分析のQモードとRモードの違いについて教えていただけないでしょうか。 それぞれ prcomp() と princomp() 関数に対応しているようなのですが。 by Lívio Cipriano こんにちは Livio、 prcomp のヘルプファイルにはこんなことが載ってるよ： この計算はデータ行列の特異値分解によって行われます。共分散行列の固有値は使用されません。これは一般的に、
Rでウォーリを探してみた
5. サイバー系 ウォーリーをRで探してみます！ 準備 ImageMagick-6.5.9-10-Q16-windows-dll.exe gtk2-runtime-2.16.1-2009-04-21-ash.exe (↑どちらも利用可能なバージョンがシビアなので気をつけて下さい。 最新版では動きません。ファイルはググって見つけて下さい。) R-2.15.0の32bit版 作戦 赤色を抜き出す ノイズ除去してから大きな塊を抽出 その塊がストライプかどうかの判定をして、もっともウォー リーっぽい物体を一つ抽出 有無を言わずそれがウォーリー 2012/04/18 4 6. サイバー系 事始め install.packages(c(“abline”, “biOps”)) #基本はEBImageで処理を行っていくが、画像切り出しと拡大縮小のところに biOpsを利
ゼミのレジュメ集
ゼミのレジュメ集 2018年前期は、以下の本をやります 「Python ではじめる機械学習」 Andreas C. Muller and Sarah Guido (中田秀基 訳) オライリー・ジャパン (2017) 新納研新配属+ の Python 課題進捗状況 新納研新人の課題進捗状況（TeX） 分類問題の課題 2017年後期は、私の以下の本をやります 「Chainer v2 による実践深層学習」 新納浩幸 オーム社 (2017) 2017年前期は、以下の本をやります 「機械学習理論入門」 中井悦司 技術評論社 (2015) 新納研仮配属+ の Python 課題進捗状況 新納研新人の課題進捗状況（TeX） 分類問題の課題 2016年前期は、以下の本をやります 「実践 機械学習システム」 Willi Richet, Luis Pedro Coelho 著、斉藤康毅 訳 オライリー・ジャパ
R の〈shapes〉パッケージの使い方
R の形態測定学パッケージ〈shapes〉：「いろは」の「い」 三中信宏 Copyright (c) 2006-2008 by MINAKA Nobuhiro. All rights reserved. 〈R〉のパッケージ〈shapes〉（2007年10月29日に最新版 version 1.1-0 が公開されました）は，幾何学的形態測定学（geometric morphometrics）の手法を〈R〉を用いて計算するプログラムです．〈shapes〉を用いることにより，比較すべき形態上に設定された標識点（landmark）の2次元または3次元の座標データから，重心サイズの計算・プロクラステス整列・ブックステイン形状座標・ケンドール形状空間上のリーマン計量など，幾何学的形態測定学による形状比較をするためのさまざまな数値が計算できるだけでなく，それらを図示することもできます．さらに，形状集団の間
How R Searches and Finds Stuff
Or…How to push oneself down the rabbit hole of environments, namespaces, exports, imports, frames, enclosures, parents, and function evaluation. MotivationThere are a few reasons to bother reading this post: Rabbit hole avoidance You have avoided the above mentioned topics thus far, but now it’s time to dive in. Unfortunately you speak English, unlike the R help manuals which speak “Hairy C” (imag
（Rの）環境問題について その１。 - Qiita
（Rの）環境問題が界隈を賑やかしているっぽい。例えば、 http://obeautifulcode.com/R/How-R-Searches-And-Finds-Stuff/ に素晴らしい記事が出た。この記事を理解すればRの環境の８割はマスターしたと言えそうだ。 この記事の内容についてざっと触れた後に、関数呼び出しに伴う環境（＋promise）、パッケージ云々での落穂ひろい的な情報を書いてみようと思う。 まず理解するように、ということで細かい所で不正確なところはたくさんあります。 1. 環境についてのざっくりとした説明 1-1. 名前
ggplot2
ggplot2 is a plotting system for R, based on the grammar of graphics, which tries to take the good parts of base and lattice graphics and none of the bad parts. It takes care of many of the fiddly details that make plotting a hassle (like drawing legends) as well as providing a powerful model of graphics that makes it easy to produce complex multi-layered graphics. Documentation ggplot2 documentat
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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R: Interactive 3D WebGL plot of time-space cube with RGL | R-bloggers
R の apply 徹底解説 - あらびき日記
R's continued growth in academia
An intro to R | R-bloggers