聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)

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在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类,这些聚类方法都是基于物种多度数据对样方进行分组,当然这些聚类方法也可以用于其他类型数据,特别是环境数据,所以本次就是介绍用 环境数据
Python180
R语言分析各班学生成绩

R语言分析各班学生成绩

分析来自5各班的5位中学生的成绩情况,数据必须确保已保存在本地,名称为“scores.txt” scores &lt- read.table("scores.txt",header=TRUE, row.nam
Python400
R语言入门--第十四节(聚类分析)

R语言入门--第十四节(聚类分析)

(1)定义每一个观测值为一类; (2)计算每一类和其它各类的距离; (3)把“距离”最短的两类合并成一类,这样类的个数就减少一个; (4)重复步骤1和步骤2,直到包含所有观测值的类合并成单个类为止。 基于5种营养标准含量(变
Python140
R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗

R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗

这个不一定。之所以要分训练集和测试集是因为怕过度拟合(overfitting),所以需要一个测试集来检验确定 你建立的模型并不只是适合于这一组数据。我一般都是70%训练集30%测试集。当然,得看数据量有多大,以及复杂程度。只要训练集&
Python300
R语言 热图-组学分组数据+归一化

R语言 热图-组学分组数据+归一化

R语言 热图-组学分组数据+归一化 Windows 10 R-4.0.4 R Studio: Version 1.2.1335 输入下列指令,从CSV文件导入数据,出去表头,为(6+6+6)*85矩阵数据,赋给test1变量
Python160
R语言-KNN算法

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
Python160
怎么判断一个点是在圆内圆外还是圆上 列公式举例子

怎么判断一个点是在圆内圆外还是圆上 列公式举例子

先利用两点间的距离公式求出点到圆心的距离d。然后与半径比较:当d&gtr时,点在圆外,当d=r时,点在圆上,当d&ltr时,点在圆内。本题的关键是计算你输入的那个点的坐标与圆心的距离是否小于等于半径就可以了,假设单位圆的圆心
Python200
20数据判别分析

20数据判别分析

Mahalanobis 距离定义:马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法
Python90
R数据可视化: PCA和PCoA图, 2D和3D

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主成分分析(Principal Components Analysis,PCA) ,也称主分量分析或主成分回归分析法,是一种无监督的数据降维方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,
Python200
【R语言 第3篇】用R进行主成分分析

【R语言 第3篇】用R进行主成分分析

主成分分析和探索性因子分析是两种用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法。 主成分分析(PCA)是一种将数据降维技巧,它将大量相关变量转化成一组很少的不相关变量,这些无相关变量称为主成分。 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组
Python180
R语言:TOPSIS综合评价法进行多属性最优方案选择

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一般地, TOPSIS综合评价法 主要包含两个步骤:计算权重和计算相对接近度。如需详细了解 TOPSIS综合评价法 的原理和方法,请自行百度,网上有许多非常详尽的原理说明和案例讲解。 根据熵权法确定各个指标的权重;计算各指标信息熵,指标
Python210