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【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享（下）

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【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1497224 非线性模型 在 GAM 模型中，只有挥发性酸度的自由度等于 1，表明线性关联，而对所有其他 10 个变量应用平滑样条。 结果表...

【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享（上）

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全文链接：https://tecdat.cn/?p=33031 分析师：Donglei Niu 判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 什么是判...

大数据之R语言速成与实战

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数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC（下）

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数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC（上）：https://developer.aliyun.com/article/1491709 # 绘制测试ROC图 ocmas <- ro...

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC（上）

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 介绍 数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒（查看文末了解数据获取方式）的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、...

【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据（查看文末了解数据获取方式）。 主成分分析PCA降...

R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图

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我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。 数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。 这些数据包含在三种类型的葡萄酒...

R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量

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包含更多的预测变量不是免费的：在系数估算的更多可变性，更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。确实，  对于样本大小 ，在线性模型中可以考虑 的预测变量最大数量为 p 。或等效地，使用预测变量p 拟合模型需要最小样本量...

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