r语言rect（r语言readxl读取excel数据）
摘要：
本篇目录：1、r语言中怎样查看函数源代码2、三种聚类方法:层次、K均值、密度... 本篇目录：
r语言中怎样查看函数源代码
打开别人的r语言代码直接键入函数。直接的方法当然是直接键入函数(不加括号)，函数源代码就可以直接显现出来。
dll文件是编译好的，不再存在源代码了。不过R语言是开源的，如果要阅读源代码，要专门去下载R语言的源代码。
R语言中的函数可以从CSV文件中读取文件内容，这个函数是read.table()，参数有文件名称、行头、第一列头标题和分隔符。
说一个最简单的方法，直接在google中搜索；例如R dapc()；下面是搜索结果：打开adegenet的帮助文档看了下，果然有这个函数；当然不排除别人其它包里也写了这个函数；那就需要进一步确定了。
如果函数没有被加密的话(未使用with encrypt子句)，用语句sp_helptext 函数名查看源码。如果被加密了，也需要通过第三方工具来解密查看。使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。
MATLB的函数源程序都存放在MATLAB安装文件夹内的toolbox文件夹下，这些函数都是.m文件，可以用搜索文件的方法搜索函数名找到这个函数的.m文件。
三种聚类方法:层次、K均值、密度
1、其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最段距离。。 r语言中使用hclust(d， method = complete， members=NULL) 来进行层次聚类。
2、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。
3、使用聚类分析对样本进行分类，使用Kmeans聚类分析方法，从上表可以看出：最终聚类得到4类群体，此4类群体的占比分别是00%， 30.00%， 00%， 30.00%。整体来看， 4类人群分布较为均匀，整体说明聚类效果较好。
R语言的ggplot2+ggforce包绘制散点图并添加分组边界
1、我们没有在 ggplot() 中设置分组图形属性，它将应用于所有图层，而是将其设置为 geom_line() 仅适用于线条。
2、pgglot2提供了50多种“几何对象”，均以geom_xxxx()的方式命名，常用的有：几何对象很简单，只需要添加图层即可。例如，以mpg数据集为例，画散点图。
3、绘制分段曲线是一种常见的数据可视化方式，它可以将数据集按照一定的分段规则进行分组，并在分组之间绘制平滑的曲线，以便用户更好地理解数据的变化趋势和分布情况。
4、本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。
5、上述例子中，数据映射关系有ggplot()函数设定，使用geom_point()添加一个几何图层，告诉ggplot绘画点图，并将图层属性映射到散点上。
如何使用R语言画图
1、即向外画线，高度为半行文本高；观察图1左下角小图的坐标轴刻度线 cex控制缺省状态下符号和文字大小的值，用于表示对默认的绘图文本和符号放大多少倍。
2、因此可以使用geom_jitter函数将不同的点区分开（jitter是震荡散点），width设置如果遇到相同的点，点向左右方平移的距离。alpha设置透明度。
3、利用R包rworldmap & rworldxtra来作图。已有的map数据中一个国家对应一个坐标，一个国家边界，利用这些已有数据+用户数据构建新的画图数据（其他新添加的图均是如此）。
4、如果是的话，通常用颜色，或者在点旁边的text表示。
5、基础绘图：由 ggplot(data，aes(x，y))+geom_ 开始，至少包含这三个组件，可以通过+不断的添加layers， scales， coords和facets。
R语言绘制二元聚类图
1、Cluster之间的聚类，则有3种方法：R语言中hclust函数的默认方法为最长距离法（complete-linkage）。以上的聚类过程即称之为 层级聚类 。
2、res$plot Hopkins统计量的值0.5，表明数据是高度可聚合的。另外，从图中也可以看出数据可聚合。估计聚合簇数由于k均值聚类需要指定要生成的聚类数量，因此我们将使用函数clusGap()来计算用于估计最优聚类数。
3、下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。
4、关于R环境搭建可参考教程， 【R语言入门】R语言环境搭建 - 绘制热图 通过一些数学函数，将原始值进行映射。该方法包括log、指数、正切等。当变量是正偏态分布的时候，选用log对数。是否取对数可根据自己的需求。
5、下面来绘制heatmap：如果要实现聚类树在heatmap上，我们需要利用ggtree函数，分别绘制聚类树与热力图，最后用aplot包进行拼接即可。
到此，以上就是小编对于r语言readxl读取excel数据的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
