Japan.R - yasuhisa's blog
今年もRユーザー会の季節だったようでggplot2の人とかが話されていたようだが、今年は併設(?)でJapan.Rというものができていた。 FrontPage - Japan.R WIki 特に午後の部はRユーザーの交流が目的とした感じの企画があっていたようで(Tsukuba.Rからはid:wakutekaが行ってくれました)、なんだかうれしく思った。というのも、去年のRユーザー会で自分がTsukuba.Rの紹介をしていたからで、「他の言語には色々なコミュニティがあるけど、Rにはなかったりするからみんな全国各地でやろうぜ!Tsukuba.Rもやってた楽しかったし」ということを話しに行ったからであった。 Rユーザー会で発表してきました - Seeking for my unique color. (他は技術的な内容だったりするので)場違いかなぁと思いながら統数研に行った記憶があるが、一年もた
Rユーザー会2010 初日
Masafumi Okada @mokjpn qplot(displ, hwy, data=mpg) + facet_grid(drv ~ .) で層別プロットとか、、簡単だ。でもどうやってるんだろ、この構文。 2010-11-25 11:04:25
機械学習（caret package） - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
今回はcaretパッケージの調査です。 機械学習、予測全般のモデル作成とかモデルの評価が入っているパッケージのようです。 多くの関数があるので、調査したものから並べていきます。 varImp 予測モデルを作ったときの、変数の重要度を計算する。 次のプログラムでは、花びらの長さなどの4変数を用いて、あやめの種類をk-近傍法で予測した場合に、どの変数が重要なのかを種類別に計算したもの。 #------irisデータで変数の重要度を計算 data(iris) TrainData <- iris[,1:4] TrainClasses <- iris[,5] knnFit <- train(TrainData, TrainClasses, "knn") knnImp <- varImp(knnFit) dotPlot(knnImp) 最後のdotplotで図を描いてくれるのですが、見づらいので自作プ
Incanter: Statistical Computing and Graphics Environment for Clojure
Incanter is a Clojure-based, R-like platform for statistical computing and graphics. Incanter can be used as a standalone, interactive data analysis environment or embedded within other analytics systems as a modular suite of libraries. Features Charting & visualization functions Mathematical functions Statistical functions Matrix & linear algebra functions Data manipulation functions Interactive,
Tokyo.R 第８回でプレゼンしてきました。
8月28日（土）にTokyo.R（R勉強会＠東京）に参加をしてきました。 前回の勉強会が終わった時に、主催者の@yokkunsから何かありませんか？というありがたいチャンスをいただいたので、初めてだけどやってみよう！ということで、時間をいただいて話をしてきました。 話の内容お題は「Rの海外サイトのご紹介」。 Rを触り始めて1年程度経ちましたが、なかなか日本語のドキュメントで良いのが見当たらなかったため、海外のサイトではどうだろう？と思って いろいろ探してみたところ、良いサイトが多く出てきました。 例えば、サンプルコードや、大量のサンプルグラフがあったり、Rの商用ビジネスとしてやっていこうという会社、 BigData（テラバイト級）をRで扱おうと開発している会社など、Rを利用する際に知っておいても損は無いサイトが多数ありました。 もしかしたら、そのようなサイトが有ることをご存知でない方もいる
http://devcheatsheet.com/tag/r/
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そろそろTsukuba.R#8をやります - 糞ネット弁慶
Tsukuba.R#8 - Tsukuba.R - Seesaa Wiki（ウィキ） ネタとガチが入り乱れるTsukuba.Rもついに発足から三年目、今回で8回目の開催となります。今回は偶数回なので僻地つくばにて、時期としては9月中を検討しています。 会場は筑波大学が最有力、もしかしたらしましまさんや名著カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)の赤穂さんでお馴染みの産業総合研究所などになるかもしれません。 是非皆様のご参加・ご発表をお待ちしています。
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
Rgraphvizのインストール（Windows） - はやしのブログ Rev.3
Graphvizは，DOT言語という言語のスクリプトからきれいなグラフを描画できるソフトウェアなのですが，GraphvizにRからアクセスするためのRgraphvizというパッケージがあります。 非常におもしろいパッケージなんですが，GraphvizとRgraphvizのバージョンの組み合わせによっては動かないことがあります。というか最新版を入れるとたいてい動きません。かといって古いバージョンでもやっぱり動かなかったりします。 https://wiki.duke.edu/display/DUKER/Install+RGraphviz+under+Windows このページで推奨されたバージョン（graphviz-2.20.3a.msi）でうまくいったので，メモとして残しておきます。 インストール方法は， http://www.graphviz.org/pub/graphviz/stable
第5回 データマイニング+WEB 勉強会にいってきました - MarkeZine編集部ブログ
先日6/20の日曜日に、10時間もデータマイニングについて発表し合うという勉強会に末席ながら参加させていただきました。仕事や取材ではなく、プライベートでの参加です。 第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#5) －WEB解析・最適化祭り－ http://atnd.org/events/5095 非常に高度なものから、少し笑いの入った軽いものまで、バラエティに富んだ各発表が大変刺激的で、あっという間の10時間でした。 自分の場合、以前とあるネタで、簡単なテキストマイニングをPerlでやったりしたこともあったのですが、そのとき手書きで書いていたようなことが、PythonやRではライブラリの関数一発でできるのを知って、それまでなんとなく手を出してなかったPython/R熱に火がついたのも自分としては収穫でした。 たとえばPageRankの計算とかもこ
Community Detection In R - igraph
1 Clique percolation Clique percolation is a community detection method developed by Gergely Palla and his co-workers, see Palla, Gergely, Imre Derényi, Illés Farkas, and Tamás Vicsek. 2005. Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society. Nature 435(7043):814-8. Pubmed Arxiv. This algorithm is not implemented in igraph, but here is a quick (and rather inef
Rで忘れがちな有用コマンド - EconWiki
概要:このページでは、「かなり基本的なコマンドなので、特にマニュアルにも載らないが、知っているといろいろ便利な小技を集める」ということをスローガンとします。 親ページ:このページの親ページはRです。 行列からNAを取り除く † 数値(整数4桁、小数3桁)からなるデータフレーム、またはマトリックス中にデータが無いことを示す「NA」が行中、または列中の特定箇所に含まれてしまっている様な場合、その「NA」を含む、行、列を除き、「NA」を含まない、純粋な数値からなるデータフレーム、またはマトリックスを抽出したい． > # 例を作る > x <- matrix(1:30, 5, 6) > x[1,2] <- x[3,4] <- x[4, 6] <- NA > x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 1 NA 11 16 21 26 [2,] 2 7 12 17 22
第5回R勉強会＠東京（Tokyo.R#05）
グリーンラベリスト @yanaoki @hamadakoichi ソーシャルアプリ好きなので是非話したいです。TokyoRの時にお話しましょー！（今回は直前でキャンセルかもしれないので、その際はまた別途調整で） 2010-05-19 15:34:01
Rで半透明の散布図を描く - kmgs100の日記
大量のデータに対して散布図を描く場合、半透明な点をプロットすると、なんとなくカッコよく見えます。それだけと言えば、それだけですが。 ↑普通の散布図 ↑半透明化(アルファブレンド) ↑半透明化(アルファブレンド、縁なし) コードはこんな感じ。適当な乱数データをk-means法で3群にクラスタリングして、赤・青・緑の3色に色づけします。 # 300データ、3変数からなる標準正規乱数 x <- matrix(rnorm(900), 300, 3) # z変換して主成分分析 (3変数を2成分に要約するのに利用) pr <- prcomp(scale(x)) # k-means法で3クラスタに分離 cl <- kmeans(x, 3)$cl # プロット用データ x11 <- pr$x[cl==1,1] x12 <- pr$x[cl==1,2] x21 <- pr$x[cl==2,1] x22 <-
「Tsukuba.R#7」活動報告 | gihyo.jp
5月9日(日)に、Rの勉強会「Tsukuba.R#7」が開催されました。 Tsukuba.Rは、奇数回を都内、偶数回をつくばで行うのが慣例となっており、第7回の今回は東京大学理学部での開催となりました。今回は初の試みとして、スピーカー12人全員が各10分のLT形式で発表するという「LT祭り」を行いました。Ustreamの録画とともに、各セッションの内容を簡単にご紹介します。 1.wakutekaさん「Beautiful woRld」 最初は今回の主催者の一人であるwakutekaによるBeautiful woRldです。Rに興味を持ったばかりの方やR初心者の方に向けて、Rの簡単な説明からその利用法、そしてRに関する様々なウェブリソースの紹介やその活用法について話しました。 初心者には取っ付きづらいこと、Rという単語そのものが検索しづらいこと、まだまだ利用者が多くないことなどを克服するため、
Tsukuba.R #7
@syou6162 RT @yag_ays: 今週末5/9に東大でTsukuba.Rやります．まだまだ参加歓迎なのでRに少しでも興味ある方はぜひいらしてください！ http://wiki.livedoor.jp/syou6162/d/Tsukuba.R%237 2010-05-06 22:45:38
Quick-R: Home Page
About Quick-R R is an elegant and comprehensive statistical and graphical programming language. Unfortunately, it can also have a steep learning curve. I created this website for both current R users, and experienced users of other statistical packages (e.g., SAS , SPSS , Stata ) who would like to transition to R. My goal is to help you quickly access this language in your work. I assume that you
Quick-R: Cluster Analysis
R offers a wide range of functions for cluster analysis, including hierarchical agglomerative, partitioning, and model-based approaches. Although there is no definitive solution for determining the optimal number of clusters to extract, several approaches are available. Data Preparation Prior to clustering data, you may want to remove or estimate missing data and rescale variables for comparabilit
R言語プログラミング： クラスター分析 - 階層的クラスタリング - hamadakoichi blog
第２回データマイニング+WEB勉強会＠東京の「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」の内容に関する、ソースコードも以下に記載します。 ※記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、貼り付けそのまま実行可能です。(Rのインストール・環境設定はこちらで、RをEclipseで実行するための方法はこちら) 講義の全体内容・構成は次をご覧下さい。 ・R勉強会： 第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析- ・Slideshare:はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 クラスター分析と評価 エントロピー(Entropy)と純度(Purity)の算出関数 #関数：エントロピー(Entropy)算出, ct:クロス集計表 calcEntr
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