数据分享|R语言改进的K-MEANS(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32418 大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益,面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据,要想对股票进...
R语言中使用多重聚合预测算法(MAPA)进行时间序列分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=10016 这是一个简短的演示,可以使用该代码进行操作。使用_MAPA_生成预测。 > mapasimple(admissions) t+1 t+2 t+3 t+4 t+5...
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语言社区检测算法可视化网络图:ggplot2绘制igraph对象分析物种相对丰度
我们使用R中的igraph包,产生了网络的图形。 但是很难将这些图表放到演讲和文章中,因为图表很难根据需要定制。使用igraph中的绘图功能可以得到你想要的结果,但用ggplot对工作更有帮助。所以本文探索了一种在ggplot中创建igraph绘图的方法。 igraph图 首先,我带入数据,这是一个...
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语言实现 Copula 算法建模相依性案例分析报告
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数,通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于,通过使用它们,你可以分别对相关结构和边缘(即每个随机变量的分布)进行建模。 copulas如何工作 首先,让我们了解copula的工作方式。 ...
R语言最大流最小割定理和最短路径算法分析交通网络流量拥堵问题
我们根据一些论文中提到的示例,使用最大流最小割定理将流量拥塞降至最低, 并应用了最短路径分析了交通瓶颈。 我们可以在下面看到 map=openp(map) plot(map) ...
R语言广义线性模型(GLMs)算法和零膨胀模型分析
广义线性模型(GLM) 是通过连接函数,把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来,该概率分布可以是高斯分布、二项分布、多项式分布、泊松分布、伽马分布、指数分布。连接函数有: 平方根连接(用于泊松模型) ...
R语言实现 Copula 算法建模依赖性案例分析报告
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数,通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于,通过使用它们,你可以分别对相关结构和边缘(即每个随机变量的分布)进行建模。 copulas如何工作 首先,让我们了解copula的工作方式。 ...
[帮助文档] 什么是查询分析,查询分析有哪些功能
在搜索中查询关键词的意图判断直接决定搜索到的结果是否可以满足需求。OpenSearch中的查询分析可以用来理解Query搜索意图;通过对Query进行一系列智能分析,将Query进行改写后再在引擎中执行检索和排序。下文将简单介绍查询分析各个具体的基本功能。停用词功能基本介绍过滤查询中无意义的词(一般...
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