Tag Archives: 数据

R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

(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。

R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据

最近我们被客户要求撰写关于GLM模型的研究报告。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法。

R语言公交地铁路线进出站数据挖掘网络图可视化

对于庞大的公交地铁路线信息的数据挖掘,一般软件遇到的问题主要有两点:1.对于文本信息的挖掘,特别是中文词汇的挖掘,缺乏成熟的工具或者软件包,2.对于大数据量,一般软件的读取和处理会遇到问题。

R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间

既包括传统的方法,如单变量和多变量正态混合的EM算法,也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想,因此本文包括有限混合模型的EM算法的概述。

回归模型可视化分析隐形眼镜电商网站交易数据

隐形眼镜是一种戴在眼球角膜上,用以矫正视力或保护眼睛的镜片。与框架眼镜相比,隐形眼镜不仅佩戴方便、美观,而且视觉效果好。拓端数据(tecdat)研究人员根据电商网站交易数据从多个角度进行数据分析,对眼镜类型、价格、产地及消费满意度进行数据洞察。

复杂网络社区发现算法聚类分析全国电梯故障数据和可视化:诊断电梯“安全之殇” 

数据诊断电梯“安全之殇 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作,保障全体业主的正常生活,令物业保值升值,是项目的心脏部门。拓端数据(tecdat)研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据,从多个角度进行数据分析。

地铁商铺选址逻辑:用数据规避风险

做过O2O(Online To Offline,在线离线/线上到线下)的小伙伴知道,GIS数据需要具体到精准的位置(即经纬度);对于连锁门店,使用GIS和其它的数据密集型服务遵循一个简单的逻辑:数据有助于企业节省开支,同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误决策浪费金钱。

 
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