医療データ・マイニング/Rで心電図データを解析する
をテンプレートにして作成
開始行:
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...
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...
-[[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(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\...
#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(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(rsplus){{
> ecg <- ts(data$x1)
}}
**グラフ表示 [#r5126ca6]
時系列データを折れ線グラフとして描きます．
#geshi(rsplus){{
> plot(data$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...
#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]
#html{{
<iframe src="http://rcm-jp.amazon.co.jp/e/cm?lt1=_blank&b...
}}
終了行:
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...
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...
-[[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(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\...
#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(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(rsplus){{
> ecg <- ts(data$x1)
}}
**グラフ表示 [#r5126ca6]
時系列データを折れ線グラフとして描きます．
#geshi(rsplus){{
> plot(data$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...
#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]
#html{{
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}}
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