利用R语言进行聚类分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)

利用R语言进行聚类分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)

1 研究目的   对来源于Frank and Asuncion (2010)胎心宫缩监护(cardiotocography, CTG) 数据(CTG.xls)分别使用最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、离差平方和法(Ward.D、Ward.D2)、K-means法进行按样本聚类和按变量聚类。 ...

利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)

利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)

1 研究背景   因子分析法在股价预报上的探索:在本例中为了验证因子分析法的有效性,特意不区分行业,以上海证券交易所和深圳证券交易 所进行分层,然后把层内全部股票选入抽样框,已进行随机抽取。从 手机金融界(http://www.jrj.com.cn) 得到了23家企业在2004年3月 31日,所考虑...

大数据之R语言速成与实战

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利用R语言进行典型相关分析实战

利用R语言进行典型相关分析实战

1 目的   根据固定资产投资的资金来源、理论框架以及我国现有数据资料,对各类投资资金与三大产业进行典型相关分析。 2 数据背景   数据是根据《中国统计年鉴2007》中31个省、市、自治区相关数据汇总整理得出。选取以下五个指标作为第一组变量来衡量投资资金的变化: x1:国家预算内资金; x2:国内...

R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为2

R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为2

R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为1:https://developer.aliyun.com/article/1501202 R语言逻辑回归模型分析汽车购买行为 数据描述 用R语言做logistic regression,建模及分析报告,得出结...

R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现

R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现

首先,在考研中,受到新冠疫情影响,考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距(今年人数只有370多万,并没有突破400万大关),本次研究需要通过问卷调查进行内部影响机制探究(点击文末“阅读原文”了解更多)。 其次,因为考研意愿程度会受到各种因素影响,因此本次研究帮助客户通过机器学习的方法,搭建考...

R语言贝叶斯INLA空间自相关、混合效应、季节空间模型、SPDE、时空分析野生动物数据可视化

R语言贝叶斯INLA空间自相关、混合效应、季节空间模型、SPDE、时空分析野生动物数据可视化

在统计建模过程中,经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。在尝试估计参数或进行预测时,空间自相关性可能会导致结果产生偏差(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...

R语言聚类分析、因子分析、主成分分析PCA农村农业相关经济指标数据可视化|数据分享

R语言聚类分析、因子分析、主成分分析PCA农村农业相关经济指标数据可视化|数据分享

随着农业和农村经济的快速发展,各地区之间的经济差异日益显著。为了更好地理解这种差异,并为政策制定提供科学依据,本研究帮助客户采用了聚类分析和因子分析、主成分分析3种无监督学习方法,对多个省份的农业、林业、牧业、渔业以及农村居民家庭的相关经济指标进行了深入研究(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。...

R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例2

R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例2

R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例1:https://developer.aliyun.com/article/1501159 从结果中我们可以看到将数据划分成不同类别后得...

R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例1

R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例1

自组织地图(SOM)是一种强大的无监督数据可视化工具,它通过降维技术,在较低(通常二维)的空间中有效地展示高维数据集的内在结构和特征。在本文中,我们将详细探讨如何帮助客户利用R语言实现SOM,以可视化银行客户的信用人口属性数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...

R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证|数据分享

R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证|数据分享

本研究旨在帮助客户利用房价数据集(查看文末了解数据免费获取方式)进行数据分析,该数据集包含82个变量和2930个数据点。研究目标是通过分类算法将房价分为两个类别。在数据预处理阶段,排除了Order、PID和SalesPrice等变量,对数据进行整合和转换以适应非线性关系。随后运用逻辑回归、GAM、L...

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