R语言、SPSS基于主成分分析PCA的中国城镇居民消费结构研究可视化分析
以全国31个省、市、自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通与通讯、娱乐教育文化服务、其它商品和服务等 8 个指标数据为依据
以全国31个省、市、自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通与通讯、娱乐教育文化服务、其它商品和服务等 8 个指标数据为依据
机器学习在环境监测领域的应用,着眼于探索全球范围内的环境演化规律,人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。
建立重庆市经济指标发展体系,以重庆市一小时经济圈作为样本,运用因子分析方法进行实证分析
在这个项目中,我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。
在本文中,我解释了基本回归,并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。
什么是PCR?(PCR = PCA + MLR)
在本文中,我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。
(a)部分:k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分:层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法。
我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。
最近我们被客户要求撰写关于心脏病数据的研究报告。在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)。
维度降低有两个主要用例:数据探索和机器学习。
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR),并讨论这两种方法的有效性。
永远不要错过任何见解。当新文章发表时,我们会通过微信公众号向您推送。
技术干货
最新洞察
This will close in 0 seconds