数据分享|R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据：K-MEANS(K-均值)、层次聚类、词云可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32540 聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。本文主要研究聚类分析算法K-means在电商评论数据中的应用，挖掘出虚假的评论数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文主要帮助...
R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较
波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数。然而，情况并非如此，根据学术研究，波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。 本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），ARFIMA模型（ 长...
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集
本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。...
r语言聚类分析：k-means和层次聚类
聚类分析算法很多，比较经典的有k-means和层次聚类法。 k-means聚类分析算法 k-means的k就是最终聚集的簇数，这个要你事先自己指定。k-means在常见的机器学习算法中算是相当简单的，基本过程如下： 首先任取k个样本点作为k个簇的初始中心； 对每一个样本点，计算它们与k个中心的距离，...
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