R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究
全文链接:https://tecdat.cn/?p=32955 本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾,对其概况、基本思想、算法进行详细介绍,再是通过对微博数...
R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22732 关联规则挖掘是一种无监督的学习方法,从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中,我将解释如何在R中提取关联规则。 关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。 数据...
R语言RSTAN MCMC:NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
如果你正在进行统计分析:想要加一些先验信息,最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。 但是,你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码,优化接受率和提议分布,或者你可以使用 RStan。 Hamiltonian Monte Carlo(HMC) HMC ...
R语言DTW(Dynamic Time Warping) 动态时间规整算法分析序列数据和可视化
动态时间规整(DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲)是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩,找出两个数字序列数据的最佳匹配,同时也可以计算这些序列之间的距离。 DTW是干什么的?...
R语言非参数方法:使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据
本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意,在这里,我们不使用标准逻辑回归,它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种:核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健,对模型没有什么特定的假设,只是认为函数光滑,避免了模型选择带来的风险;但是,表达式复杂,难以解...
[帮助文档] 什么是数据转换算法组件
通过数据转换模块可以对数据进行归一化、离散化、Index化或WOE转换。
[帮助文档] 服务数据删除
1.1. 参数1.1.1. 入参参数类型是否必传说明serviceIdLong是服务ididsList是待删除数据的主键id{ "serviceId": 1, "ids": [1] }1.1.2. 出参参数名称参数类型参数描述codeInteger错误码successBoolean是否成功r...
[帮助文档] 什么是数据处理组件的数据聚合算法组件
本文为您介绍数据聚合组件。
R语言实现SMOTE与SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题
本文介绍基于R语言中的UBL包,读取.csv格式的Excel表格文件,实现SMOTE算法与SMOGN算法,对机器学习、深度学习回归中,训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。 在之前的文章Python实现SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题(https://blog.csdn.net/zh...
[帮助文档] OpenSearch同步数据的原理是什么
实时同步(增量数据)由上图所示,增量数据一共有两部分(DB更新的和API推送的),新数据从源到opensearch一共有3个步骤:1.用户更新DB(通过DTS服务订阅数据库的binlog实现)或者调用API接口将数据推送到OpenSearch离线,此时主+辅表有1500tps的限制2. 当数据抵达离...
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