《R 语言实战》自学笔记68-编制关联图和镶嵌图数据corrgram包()函数 。多维关联规则挖掘算法r 语言能实现吗？看看自己学习经典关联规则算法Apriori的笔记 ， R 语言自然三次样条函数如何加载在医学研究中 ， 我们经常构造回归模型来分析自变量与因变量之间的关系 。
1、《R 语言实战》自学笔记68-相关图和马赛克图数据准备corrgram包corrgram() 函数 。Corrgram (x ， order，panel，text 。诊断面板 。面板)，其中x是每行一个观察的数据帧 。当Order为真时 ， 相关矩阵会使用主成分分析方法对变量进行重新排序，这样会使二元变量的关系模式更加明显 。选项面板设置非对角线面板使用的元素类型 。
text.panel和diag.panel选项控制主对角线元素类型 。在下面的三角形中，默认情况下，蓝色和从左下角到右上角的斜线表示单元格中的两个变量正相关 。相反 ， 红色和从左上到右下的斜线表示变量负相关 。颜色越深 ， 饱和度越高，说明变量的相关性越大 。相关性接近0的细胞基本上是无色的 。上面的三角形单元格用饼图显示相同的信息 。颜色的作用同上，但是相关性大小是用填充的饼图块的大小来表示的 。
2、回归 分析|R 语言--多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展 ， 用于根据几个不同的预测变量(x)来预测结果变量(y) 。例如，对于三个预测变量(X)，Y的预测用下面的等式表示:yb0 b1*x1 b2*x2 b3*x3回归beta系数衡量每个预测变量与结果的相关性 。“b_j”可以解释为“x_j”的每个单位对y的平均影响 ， 同时保持所有其他预测变量不变 。
计算公式如下:SalesB0 B1 * YouTube B2 *脸书 B3 * newspaper您可以如下计算R中的多元回归模型系数:请注意，如果您的数据包含许多预测变量，您可以使用以下命令简单地将所有可用变量包括在模型中:从上面的输出中，系数表显示了β系数的估计值及其显著性水平 。
3、《R 语言实战》自学笔记71-主成分和因子 分析【r语言关联分析函数,confint函数r语言结果分析】Principal Component分析Principal Component分析((主成分分析，PCA))是一种数据降维技术，可以将大量的相关变量转化为少数不相关的变量，称为主成分(原始变量的线性组合) 。整个思路就是化繁为简，抓住问题的关键，也就是降维 。主成分分析 method是通过适当的数学变换，使新变量的主成分成为原变量的线性组合 ， 选择总变异信息中所占比例较大的少数主成分到分析 things的方法 。
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