Rで解析：ぐりぐり動く！3D ScatterPlotの作成「threejs」パッケージ
ぐりぐり動かすことができる3DのScatterPlot(散布図)を作成できる「threejs」パッケージを紹介します。散布図はデータの特徴を探るのに非常に有効な表現方法だと思います。 本パッケージ以外でも、インタラクティブな3DのScatterPlotを作成できますが、本パッケージは「画像を取り込み、画像ごとインタラクティブな球体図を手軽に作成できること」が特徴かと思います。 バージョンは0.3.3です。 面白いパッケージだと思います。ぜひ、試してみてください。 パッケージのインストール下記、コマンドを実行してください。 install.packages("threejs")実行コマンドの紹介詳細はコマンド内コメントならびにパッケージのヘルプを確認してください。 地球の画像を読み込み、パッケージ付属のフライトデータプロット（例１）とデータを擬似的に作成し３D散布図をプロット（例２）を紹介し
有意差でたよっ - 盆栽日記
（R Advent Calendar １日目） こういう話がある。 花澤さんが「有意差でたよっ」っていうボイスが入手できるならすべての操作をRに持っていく— kazutan (@kazutan) 2014, 4月 19 声優の花澤香菜さんは売れっ子なのでなかなか難しい。 ということで某所で協力を募った。 http://koebu.com/koe/d86e6a87facfe52e707b73539d88f4ff1f6f48ae#boxKoeLink ありがとうももかさん。 個人的には.Rprofileに下記のように記述して楽しんでいる。 library(yeah) detayo() yeahパッケージをインストールしていない方は以下からどうぞ。 devtools::install_github("dichika/yeah") 現場からは以上です。
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 <-
Rから利用するオープンデータAPI
2. Linked Open Data • Web上で利用可能な，オープンなグラフデータベース • オープンデータの主要なデータモデルの１つ Wikipedia日本語版 DBpedia Japanese クエリ結果の可視化例 LOD化 クエリ実行 3. SPARQL • LODデータセットに対するクエリ言語 • W3C標準のAPI（エンドポイントと呼ぶ） PREFIX dbpja: <http://ja.dbpedia.org/property/> PREFIX dcterms: <http://purl.org/dc/terms/> select distinct ?movie ?director ?actor // 映画名，監督名，出演者名を取得 where { ?m dcterms:subject <http://ja.dbpedia.org/resource/Category:日本
データサイエンティストを目指すなら知っておきたいRパッケージ10個＋α - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
元ネタのブログは「10 R packages every data scientist should know about」と「10 R packages I wish I knew about earlier」です。紹介されているパッケージはどれも良いのでメモしておきます。私が「取得した方がいいだろうなー」と思う順番に並べ替えてます。サンプルコードは後者の記事に載ってます。 randomForest：超強力な汎用予測モデル RPostgreSQL, RMYSQL, RMongo, RODBC, RSQLite：各種データベースへの接続 plyr：データ集約 reshape2：データ加工 forecast：時系列予測 stringr：文字列操作 lubridate：日付操作 sqldf：SQLライクなデータ操作 ggplot2：綺麗なプロットを描く qcc：品質管理 個人的には、下の３つは
irisの正体 (R Advent Calendar 2012 6日目) - どんな鳥も
R Advent Calendar 2012の6日目です． Rのデータセットでもっとも有名なのが，irisではないでしょうか．FisherもしくはAndersonのアヤメの計測データですね．しかし，有名なわりには，このデータセットの正体はそれほどよく知られていないように思います (私もよく知らずに使っていました)． そこで，このエントリでは，どんな研究でirisデータセットが報告されたのか，元の論文2報について，その概要を述べてみたいと思います ※1． アヤメIris属 (アヤメ属) はアヤメ科に含まれる属のうちのひとつで，世界の温帯に150種が知られているようです (アヤメ属 - Wikipedia)．irisデータセットに含まれるIris setosa，Iris versicolor，Iris virginicaは，このアヤメ属に含まれる植物のうちの3種です． どんな論文で報告されたの
Google Geocoding APIとGoogle Static MAP APIを使って指定した住所（文字列）を地図上に表示をさせる - My Life as a Mock Quant
@mikado_hito(若おっさん)の資料 TSP and Geocoding on R from sleipnir002 に触発されて、住所（複数）を地図表示をさせるコードを書いてみたって話。Rやパッケージのバージョン依存性が結構あって、上記スライドのコードのままでは動かなかったので適当に変更＆今後を考えてある程度関数化しておいた。 使用したパッケージは RCurl(1.95-1.1) rjson(0.2.10) RgoogleMaps(1.2.0.2) の３つで、これはあらかじめinstall.packages関数でインストールしておく。以下、適当に関数化した部分のコード library(RCurl) library(rjson) library(RgoogleMaps) #住所を文字列で入力すると位置情報をjson形式で返却する関数 GetLocationInformation <
アート・オブ・Rプログラミング
Rは統計分野では標準ツールして使われている人気の高いオープンソースソフトウェアです。統計分野のみならず、金融、数学、物理、化学、天文、バイオ、薬学等の幅広い分野での利用をサポートする豊富なパッケージ群が用意されており、多くのユーザからの支持を集めています。本書はRの強力かつ柔軟なプログラミング能力に焦点を当て、Rスクリプトを書く上でのテクニック、コツ、注意点をわかりやすく解説します。また、他言語との連携、並列R、デバッグ、コードの高速化など他のR書籍にはなかった情報も提供します。プログラミング言語としてRを活用し、その威力を最大限発揮させる上で必携の一冊です。 謝辞 はじめに 1章 Rを始める 1.1 Rの実行方法 1.1.1 対話モード 1.1.2 バッチモード 1.2 最初のRセッション 1.3 関数の概要 1.3.1 変数のスコープ 1.3.2 デフォルト引数 1.4 重要なRデータ
R言語でSVM(Support Vector Machine)による分類学習 - Y's note
サポートベクターマシン入門 作者: ネロクリスティアニーニ,ジョンショー‐テイラー,Nello Cristianini,John Shawe‐Taylor,大北剛出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2005/03メディア: 単行本購入: 8人 クリック: 135回この商品を含むブログ (41件) を見る SVMとは Support Vector Machineの略で教師あり学習に分類されます。線形、非線形の識別関数があり現在知られている多くの学習モデルの中では最も優れた識別能力があるとされています。いわゆる2値分類を解くための学習モデルであり、線形しきい素子を用いて分類器を構成します。訓練データにおける各データ点と距離が最大になるマージン最大化という基準で線形しきい素子のパラメータを学習させます。シンプルな例は与えられたデータ集合を全て線形に分離する事です。SVMはカーネルトリックという
そろそろRStudioの話
2. サイバー系 はじめに ※この発表は個人の 見解であり、所属す る組織の公式見解で はありません。 2012/8/4 1 3. サイバー系 自己紹介 和田 計也（@wdkz） 静岡県袋井市出身 サイバー系企業でデータマイニングエンジニア職 最近はレポーティング周りの仕事してます 前職はバイオベンチャー バイオマーカ探索してた 学生時代は枯草菌の研究 2012/8/4 2 4. サイバー系 私はこうしてRStudioに乗り換えました 従来 エディタ(EmEditor) + RGUI featuring コピペ 現在 RStudio 乗り換えた理由 括弧補完してくれたり、オブジェクトの一覧が表示され てるから迷子にならないし、data.frameの中を手軽に 見れるし、plot図何枚も保持してくれてるし... Rmarkdownで記述
Python で R - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですPython で R 現在注目のスクリプト言語Pythonで、R を使う。Pythonは有用なモジュールを持っているので、R で出来ないことができるかも。 Rpy † Linux と Win32 をサポート。 ↑ インストール † Linux Win32 ActivePythonをインストール。 RpyのWPからEXEファイルをダウンロード。Rのバージョンと、PythonのバージョンにあったEXEファイルを選択すること。 EXEファイルを実行する。 Mac もともと /usr/bin に python があります。その他の python は http://sakito.s2.xrea.com/python/install/install.html http://homepage2.nift
統計グラフの色
[TODO] R 4.0.0 以降の色についてはそのうち書きます。とりあえず palette() のヘルプをご覧ください。palette("Okabe-Ito") とするとsafe colorsになります。→ A New palette() for R，Color Universal Design，Essentials of color in R。あと Colorspace 2.0 とその JSS paper。 はじめに 統計グラフに色を付けることは広く行われています。しかし，色は万人に共通のものではありません。日本人男性の5%，白人男性の8%は，RGB（赤緑青）のうち赤と緑の区別がうまくできません。その内訳は1:3で赤の感受性がないP型（1型，protanopia）と緑の感受性がないD型（2型，deuteranopia）に分かれます。青を感じない人や，RGBのうち2色以上を感じない人もい
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Rから通知をとばす
https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/Rmeeting12.pdf
oreilly.com
http://atnd.org/events/31973
RPubs - Rで錯視（第１版）
Amazon.co.jp: Rによるモンテカルロ法入門: C.P.ロバート (著), G.カセーラ (著), 石田基広 (翻訳), 石田和枝 (翻訳): 本
Exploring Everyday Things with R and Ruby
ggmap : Interfacing ggplot2 and RgoogleMaps David Kahle ggmap : Interfacing ggplot2 and RgoogleMaps June 13, 2012 David Kahle Assistant Professor Department of Statistical Science Hadley Wickham Assistant Professor / Dobelman Family Junior Chair Departmen