聚类分析计算与分析(基于系统聚类法) 下面以一个具体的例子来实现实证分析.2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出. 根据原始数据对我国省份进行归类统计. 原始数据如下 注:数据来源—www.stats.gov.cn(中华人民共和国国家统计局) 代码如下: #读入数据 china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE) distance

一.用R语言建立文档矩阵 (这里我选用的是R x64 3.2.2) (这里我取的是04年NIPS共计207篇文档做分析,其中文档内容已将开头的作者名和最后的参考文献进行过滤处理) ##1.Data Import  导入自己下的3084篇NIPStxt文档 library("tm")#加载tm包 stopwords<- unlist(read.table("E:\\AllCode\\R\\stopwords.txt",stringsAsFactors=F)) d

#聚类分析是一类将数据所研究对象进行分类的统计方法,这一类方法的共同特点是:#事先不知道类别的个数与结构 据以进行分类的数据是对象之间的相似性 或差异性数据#将这些相似(相异)性数据看成是对象之间的距离远近的一种度量 将距离近的对象#归入一类 不同类之间的对象距离较远#聚类分析根据分类对象不同分为Q型聚类分析(指的是对样本进行聚类) 和R型聚类分析(指的是对变量进行聚类) #距离和相似系数#聚类分析是研究对样本或变量的聚类 变量可以分为两类1定量变量 通常指的是连续量#2 定性变量(有序变量+名

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

一. 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集.这些工具可分为有监督或无监督.1.监督学习:用于根据一个或多个输入预测或估计输出.常用于商业.医学.天体物理学和公共政策等领域.2.无监督学习:有输入变量,但没有输出变量,可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构.以下简单的用3个数据集来说明. 1.工资数据 我们希望了解雇员的年龄.教育和年份对他的工资之间的联系.下图是对这三个因素的一个分析和统计. 左图:工资随着年龄的增长而增加,但在大约60岁之后又下降了.蓝线提供了对该年龄段平均

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学**算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此,机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强 本文会介绍处理非

#学习 R 的方法 知识和耐心,是成为强者的唯一方法. - 通过阅读来学习.包括了阅读经典的教材.代码.论文.学习公开课.- 通过牛人来学习.包括同行的聚会.讨论.大牛的博客.微博.twitter.RSS.- 通过练习来学习.包括代码练习题.参加kaggle比赛.解决实际工作中的难题.- 通过分享来学习.包括自己写笔记.写博客.写书.翻译书,和同伴分享交流.培训新人. #阅读清单# 一.初学入门:<R in Action>从统计角度入手,分高中低三部分由浅入深的讲解了如何用R来实现统计分析.

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性.在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测.因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上.不平衡分类是一种有监督学习,但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类.比起多分类,这一问题在二分类中更为常见.不平衡一词指代数据中响应变量(被解释变量)的分布不均衡,如果一个数据集的响应变量在不同类上的分布差别较大我们

分析航空公司现状 1.行业内竞争 民航的竞争除了三大航空公司之间的竞争之外,还将加入新崛起的各类小型航空公司.民营航空公司,甚至国外航空巨头.航空产品生产过剩,产品同质化特征愈加明显,于是航空公司从价格.服务间的竞争逐渐转向对客户的竞争. 2.行业外竞争 随着高铁.动车等铁路运输的兴建,航空公司受到巨大冲击. 航空公司客户数据说明 目前航空公司已积累了大量的会员档案信息和其乘坐航班记录. 以2014-03-31为结束时间,选取宽度为两年的时间段作为分析观测窗口,抽取观测窗口内有乘机记录的所有客户

R 语言实战(第二版) part 4 高级方法 -------------第13章 广义线性模型------------------ #前面分析了线性模型中的回归和方差分析,前提都是假设因变量服从正态分布 #广义线性模型对非正态因变量的分析进行扩展:如类别型变量.计数型变量(非负有限值) #glm函数,对于类别型因变量用logistic回归,计数型因变量用泊松回归 #模型参数估计的推导依据的是最大似然估计(最大可能性估计),而非最小二乘法 #1.logistic回归 library(AER) d

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

孩子上初中时拿到过全年级一次考试所有科目的考试成绩表,正好可以用于R语言的统计分析学习.为了不泄漏孩子的姓名,就用学号代替了,感兴趣可以下载测试数据进行练习. num class chn math eng phy chem politics bio history geo pe0158 3 99 120 114 70 49.5 50 49 48.5 49.5 600442 7 107 120 118.5 68.6 43 49 48.5 48.5 49 560249 4 98 120 116 70