R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
Python160
R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
Python140
LD衰减图

LD衰减图

LD衰减距离指的是,当平均LD系数衰减到一定大小(最大值的一半0.5以下)的时候,对应的物理距离。通常用LD衰减距离来描述LD衰减速度。LD衰减速度越快,即衰减距离越小,说明该群体遗传多样性越高;LD衰减速度越慢,通常驯化程度越高,选择强
Python190
kmeans算法用Python怎么实现

kmeans算法用Python怎么实现

第一种: 引用scikit-learn包from sklearn.cluster import KMeansk = 10  # Kmeans的k值model = Kmeans(n_clusters=k)X = [[1, 2], [1, 3
Python170
R语言:TOPSIS综合评价法进行多属性最优方案选择

R语言:TOPSIS综合评价法进行多属性最优方案选择

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
有矩阵了,怎么在r语言中做空间计量模型

有矩阵了,怎么在r语言中做空间计量模型

可以。建立空间误差模型和空间滞后模型最好是用R语言做,当然用 Geoda 或 Eviews 等软件做也可以,首先看清题目要求: 矩阵C是由矩阵A的前3行和前3列构成的矩阵。 分析目的,矩阵A的前3行和前3列到底是多少。 第一步:我们先看矩阵
Python160
R语言如何实现近邻插值

R语言如何实现近邻插值

(1)计算已知类别数据及中的点与当前点的距离;(2)按距离递增次序排序(3)选取与当前点距离最小的k个点(4)确定前K个点所在类别出现的频率(5)返回频率最高的类别作为当前类别的预测LagrangePolynomial &lt- f
Python190
R语言:有关差异分析的检验方法

R语言:有关差异分析的检验方法

1 读取,计算均值,箱图观察 2 查看数据分布 2.1 hist直方图 2.2 qqnorm散点图 3 Shapiro-Wilk正态性检验 4 方差齐性检验意义:方差分析就是在大家误差水平
Python200
r软件连续性变量可以直接放进去吗

r软件连续性变量可以直接放进去吗

不能。连续型变量可以在某个区间取任何值,任何位数离散型变量只能取离散型数据。在R语言中,变量分为连续型变量,有序型变量和名义型变量。(1)计算已知类别数据及中的点与当前点的距离;(2)按距离递增次序排序(3)选取与当前点距离最小的k个点(4
Python180
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
Python150
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
Python200
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
Python250
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
Python230
聚类算法之K均值算法(k-means)的Python实现

聚类算法之K均值算法(k-means)的Python实现

K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V
Python220
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
Python130