R语言-KNN算法
1、K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本
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2016-08-23 05:17 砍柴问樵夫数据缺失有多种原因，而大部分统计方法都假定处理的是完整矩阵、向量和数据框。 缺失数据的分类：完全随机缺失 ：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随
R语言高级方法进行缺失数据多重插补案例演示
当我们在数据集中缺少值时，重要的是考虑为什么它们会丢失以及它们对分析的影响。有时忽略丢失的数据会降低功耗，但更重要的是，有时它会使答案有偏差，并有可能误导错误的结论。因此，重要的是要考虑丢失的数据机制是什么，以便对其进行处理。 Rubin（
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《利用Python进行数据分析》——案例1从Bitly获取数据
这个案例主要目的是转换json类型的数据，利用python和pandas方法进行计数。 step1:获取数据 将json格式数据转化成python对象 step2纯python时区计数 1.获取时区+计数 2.对以上字典
R语言中，你最常用的软件包有哪些，请简述功能及特点？
作者：任坤链接：http:www.zhihu.comquestion21792740answer27104765来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。reshape2 横向、纵向做数据变换
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多重插补为什么要汇总分析
是Rubin在1978年首次提出。以下为各种概念：用m个插补值的向量代替每一个缺失值。（m要求大于等于20）分别用这m个插补值代替每一个缺失值从而建立m个完整数据集。多重插补是通过多个单一插补的组合。应对一般的统计软件只会进行行删除法，或者
如何使用R语言编写牛顿插值公式对缺失值进行插值
LagrangePolynomial <- function(x,y) { len = length(x) if(len != length(y)) stop("length not equal!"
R语言中特殊值NaN、Inf 、NA、NULL
1. NaNR中的无定义数用NaN表示，即“Not a Number（非数）”。 不过在R中，R实际上是把NaN视作一个数的，当其参与运算时，返回结果总是NaN。我们可以使用is.nan()函数来检测计算结果有无定义，但是需
53-R语言中缺失值处理方法
缺失值被认为是预测建模的首要障碍，尽管一些机器学习算法声称能够从根本上解决这个问题，但是谁又能知道究竟在“黑盒子”里能解决得多好。 缺失值填补方法的选择，在很大程度上影响了模型的预测能力。一般处理方法是直接删除相关行，但这样并不好，因
R语言选项参数2021.3.7
file:接一个文件 data:一般指要输入一个数据框 x:表示单独的一个对象，一般都是向量，也可以是矩阵或者列表 x和y:函数需要两个输入变量 x,y,z:函数需要三个输入变量 formula:公式 ...：，在h
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R语言中存在一些空值（null-able values），当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。 通常来说，R语言中存在： 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA即Not available，是一个 长度为
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