医療データ・マイニング/Rで心電図データを解析するの変更点

この記事はまだ書きかけです．

*はじめに [#j11ae1d6]

心電図のデータに対してRを用いて時系列解析を行う方法についてのメモです．

Rのインストールについてはこちらをご覧ください．
Rのインストールと基本的な使い方についてはこちらをご覧ください．
-[[MacでRを使う>機械学習/MacでRを使う]]
-[[WindowsでRを使う>機械学習/WindowsでRを使う]]
-[[Rの基本>バイオ・データ・マイニング/Rの基本]]



*データの入手 [#c1306778]

あとで書きます．


*時系列解析 [#yf7dbf61]

**準備 [#j2c31ff5]

まず，データがあるディレクトリーに移動します．
ここでは，デスクトップにあるECGディレクトリーとします．
#geshi(R){{
> sedwd("~/Desktop/ECG")
#geshi(rsplus){{
> setwd("~/Desktop/ECG")
}}

次に，ファイルを読み込みます．
今回のファイルはタブ区切りのファイルなので，区切り文字を\tとします．
#geshi(R){{
#geshi(rsplus){{
> data <- read.csv("fig1.txt", header=FALSE, sep="\t")
}}

このデータの列に名前を付けます．
#geshi(R){{
#geshi(rsplus){{
> names(data) <- c("t", "x1", "x2")
}}

2列目を時系列データとして取り出します．
#geshi(R){{
#geshi(rsplus){{
> ecg <- ts(data$x1)
}}


**グラフ表示 [#r5126ca6]

時系列データを折れ線グラフとして描きます．
#geshi(R){{
#geshi(rsplus){{
> plot(data$x1, type="l")
}}

すると，次のようなグラフが描かれます．
#ref(graph_1.png,nolink,50%)

しかし，これではデータ数が多すぎて心電図のように見えませんので，表示する範囲を0から1000までに絞り込みます．
#geshi(R){{
#geshi(rsplus){{
> plot(ecg,type="l",xlim=c(0,1000))
}}

すると，次のようなグラフが描かれます．
#ref(graph_2.png,nolink,50%)


続きはまた今度．



*参考文献 [#w97c4c0d]

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}}