矩阵误差(均值(范围),ncol=ncol(x),nrow=nrow(x),dimnames=dimnames(x)):非数值矩阵范围
然而,我记得几个月前曾看到过其他案例,其中arulesViz库是以类别数据类型工作的。
landing.data=read.csv2("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/shuttle-landing-control/shuttle-landing-control.data",
sep=",", header=F, dec=".")
landing.data=as.data.frame(sapply(landing.data,gsub,pattern="\\*",replacement=10))
library(arules)
landing.system <- as(landing.data, "transactions")
rules <- apriori(landing.system, parameter=list(support=0.01, confidence=0.6))
rulesLandingManual <- subset(rules, subset=rhs %in% "V1=1" & lift>1.2)
library(arulesViz)
plot(head(sort(rulesLandingManual, by="confidence"), n=3),
method="graph",control=list(type="items"))
在运行代码后执行traceback()
会得到以下结果:
6: matrix(mean(range), ncol = ncol(x), nrow = nrow(x), dimnames = dimnames(x))
5: map(m, c(5, 20))
4: graph_arules(x, measure = measure, shading = shading, control,
...)
3: plot.rules(head(sort(rulesLandingManual, by = "confidence"),
n = 3), method = "graph", control = list(type = "items"))
2: plot(head(sort(rulesLandingManual, by = "confidence"), n = 3),
method = "graph", control = list(type = "items"))
1: plot(head(sort(rulesLandingManual, by = "confidence"), n = 3),
method = "graph", control = list(type = "items"))
因此,基本上错误来自6:
。该错误意味着参数matrix(.)
都不是数值。为了说明这一点:
> matrix(1:4, ncol=2)
# [,1] [,2]
# [1,] 1 3
# [2,] 2 4
> matrix(1:4, ncol="x")
# Error in matrix(1:4, ncol = "x") : non-numeric matrix extent
你看到错误了吗?我不认为您在这里能做什么,因为包将图
、映射
和矩阵
扩展到规则
类的对象。所以,这可能与开发人员端有很大关系。如果确实如此,很可能值得写/联系开发人员。
是否可以将范围分配给矩阵。如果将以下零矩阵视为绘图的“网格”: 你能把这个矩阵当作一个网格,这样每个x轴的零点都可以看作一个范围吗?例如,是一个范围是一个范围等。 范围思想也可以应用于列吗? 这样做的目的是,我可以读取单元阵列数据,我已经组织到零矩阵的范围,以产生一个二维直方图。
具有以下矩阵: 我想只得到每行的最小范围在2到30之间的行。 每行的最小范围: 所以我们只得到[2]和[3] 每行的最大范围在0到160之间: 最后我们只得到满足这两个条件的[2]。你能提供一个R语言函数来生成这个结果吗? 问候迪米特里斯
我需要在灰度图像中分割出异常。在算法的某个地方,我计算一个矩阵,其中包含需要设置为零的已知像素强度。我该怎么做? 例如: 计算的像素强度:(数组([94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107、108,109,110,111、112、113、114、115、116、117、118、119、120、121、122、123、124、125、126、
主要内容:语法,例子,访问矩阵的元素,矩阵计算矩阵是其中元素以二维矩形布局排列的R对象。它们包含相同原子类型的元素。 虽然我们可以创建一个仅包含字符或仅包含逻辑值的矩阵,但它们没有太多用处。 我们使用包含数学元素的矩阵来在数学计算中使用。 矩阵可通过使用函数来创建。 语法 在R中创建矩阵的基本语法是 - 以下是使用的参数的描述 - data - 是将要转为矩阵元素的输入向量。 nrow - 是要创建的行数。 ncol - 是要创建的列数。 b
我有一个数据框,行名称中有单元格ID,列x中有分类。 我还有一个矩阵,列中有细胞ID,行中有基因。 我想粘贴来自数据框的矩阵分类的名称,请参见下面的示例。
我想知道在R中存储(和处理)多元(特别是矩阵值)时间序列的最佳选择是什么。 我有一个大数据框,它存储了所有数据和时间变量(在本例中,作为一列名为年) 以下是我可以想到的,但两种选择都有各自的缺点: > 数据帧列表,例如通过