r_stuio回归函数的程序包是哪个?

C&C 2024-11-29 04:49:35

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1、线性模型~回归分析：【包】：stats 【函数】：lm(formula, data, ...)逐步回归：step(lm(formula, data, ...))回归诊断：influence.measure(lm(formula, data, ...))多重共线性：kappa(xx,exact=t), eigen(xx)自相关检验：一阶：dwtest(y~x) 多阶：bgtest(y~x,order=2,type=”ch**q”)【备注】：1）stats包里的lm()可做多元线形模型，anova.mlm()比较多个多元线形模型，manova()做多元方差分析（manova）。2）sn包的msn.mle()和 and mst.mle()可拟合多元偏正态和偏t分布模型。3）pls包提供偏最小二乘回归（plsr）和主成分回归；4）ppls包可做惩罚偏最小二乘回归；5）dr包提供降维回归方法，如：片逆回归法(sliced inverse regression)、片平均方差估计(sliced **erage variance estimation)。6）plsgenomics包做基于偏最小二乘回归的基因组分析。7）relaimpo包可评估回归参数的相对重要性。2、log**tic回归：【包】：stats 【函数】：glm(formula, family=gaussian,data, ...)注：familybinomial(link = "logit") gaussian(link = "identity") gamma(link = "inverse") inverse.gaussian(link = "1/mu^2") po**son(link = "log") quasi(link = "identity", variance = "constant") quasibinomial(link = "logit") quasipo**son(link = "log")3、无监督分类~决策树：【包】：rpart 【函数】：rpart(formula,data, method="class",control=ct,parms=l**t(prior=c(p,1-p),split="**rmation"))rpart.plot(fit,branch=1,branch.type=2,type=1,extra=102,shadow.col=”gray”,box.col=”green”,split.cex=1.2,main=”kyphos**决策树”) #提供了复杂度损失修剪的修剪方法printcp(fit):告诉**到哪一层，cp，nsplit，rel，error，交叉验证的估计误差（xerror），标准误差（xstd）prune(fit,cp=fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"cp"])：剪枝函数【备注】：1）cran的 machinelearning任务列表有对树方法的细节描述。2）分类树也常常是重要的多元方法，rpart包正是这样的包，3）rpart.permutation包还可以做rpart()模型的置换（permutation）检验。4）twix包的树可以外部剪枝。 5）hier.part包分割多元数据集的方差。6）mvpart包可做多元回归树，7）party包实现了递归分割（recursive partitioning），8）rrp包实现了随机递归分割。9）caret包可做分类和回归训练，进而caretlsf包实现了并行处理。10）kknn包的k-近邻法可用于回归，也可用于分类。4、支持向量机：【包】：e1071，kernlab【函数】：svm(x_train,y_train,type="c-classification",cost=10,kernel="radial",probability=true,scale=false)svp=ksvm(x,y,type="c-svc",kernel="rbf",kpar=l**t(sigma=1),c=1)5、无监督分类~聚类分析：【包】：stats 【函数】：系统聚类：hclust(d,method=”complete”,members=**)快速聚类：kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=“hartigan-wong”)距离函数：d**t(x,method=”euclidean”,diag=false,upper=false,p=2)【备注】：1）cran的cluster任务列表全面的综述了r实现的聚类方法。2）stats里提供等级聚类hclust()和k-均值聚类kmeans()。3）cluster包里有大量的聚类和可视化技术，4）clv包里则有一些聚类确认程序，5）e1071包的classagreement()可计算rand index比较两种分类结果。6）trimmed k-means聚类分析可由trimcluster包实现，7）聚类融合方法（cluster ensembles）由clue包实现，8）clustersim包能帮助选择最佳的聚类，9）hybridhclust包提供一些混合聚类方法。10）energy包里有基于e统计量的距离测度函数ed**t()和等级聚类方法hclust.energy()。11）llahclust包提供基于似然（likelihood linkage）方法的聚类，也有评定聚类结果的指标。12）fpc包里有基于mahalanob**距离的聚类。13）clustvarsel包有多种基于模型的聚类。14）模糊聚类（fuzzy clustering）可在cluster包和hopach包里实现。15）kohonen包提供用于高维谱（spectra）或模式（pattern）的有监督和无监督的som算法。16）clustergeneration包帮助模拟聚类。17）cran的environmetrics任务列表里也有相关的聚类算法的综述。18）mclust包实现了基于模型的聚类，19）mfda包实现了功能数据的基于模型的聚类。 20210311

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