R语言聚类

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。
froginwe11·2025-03-10 15:18

k-Shape：高效准确的聚类方法

聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。
优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解，在本节中我们要做的是利用实际数据来拟合hawkes过程，看一看真实数据的订单流动力学中有什么特征。首先我们仍是选出交易时间内的数据：library(tidyvers
oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

R语言对高频交易订单流进行建模分析 3

一、实验介绍--订单流数据描述分析1.1实验知识点订单流数据表示订单间隔分析订单信息率平稳性研究订单流动性研究限价单相对价格分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流数据描述分析2.1订单流数据表示当我们在金融市场上做交易时，可以看到一个委托单簿，上面陈列着买价和卖价以及它们对应的量，举个例子，比特币市场的订单簿：可以看到红色代表的是卖价，或者说是ask,而绿色代表的是买价，或者说是b
oxuzhenyi·2025-03-10 11:53

【自学笔记】R语言基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录R语言基础知识点总览1.R语言简介2.R语言安装与环境配置3.R语言基础语法3.1数据类型3.2向量与矩阵3.3数据框与列表4.控制结构
Long_poem·2025-03-10 09:37

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术
AI天才研究院·2025-03-09 21:28

R语言 决策树、svm支持向量机、随机森林

本人正在学习R语言，想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况，方便以后查找，也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。
别叫我名字20·2025-03-09 01:08

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

基本逻辑（1）使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估；（4）将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中，并通过柱状图展示结果。1.R包
生信与基因组学·2025-03-09 00:18

R语言2——数据类型和基本运算

R语言2——数据类型和基本运算目录R语言2——数据类型和基本运算1.R的数据类型1.R的数据类型（1）Logical（逻辑型）：只有两个值TRUE,FALSE（2）Numeric（数字）：整数、小数等（
朝荣·2025-03-08 03:04

R语言获取数据——手工输入数据

在R语言中获取数据集的方法有多种，例如读取Excel文件、数据库中的文件，而当我们没有这些渠道能够获取到数据集时，也可以手工输入数据，即通过键盘输入数据，它是获取数据集的最简单方法。
蜗牛数据分析·2025-03-08 03:58

R语言——数据框

R语言——数据框data.table/data.frame1、数据框数据框是R的一个重要数据类型,用来存储表格数据2、可认为是特殊类型的列表,列表中每个元素(每类)都有同样的长度每一列3、可以是不同的类型
高现实·2025-03-08 02:23

R语言入门——数据类型和数据结构

变量基本说明R语言计算的过程中，通常需要使用变量来存放中间结果。变量相当于给定一个空间，只能保存一种数据结构，只保存最后一次被赋值的数据。无需事先声明。
Sean1014·2025-03-08 02:52

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。
Echo_Wish·2025-03-08 02:16

利用R语言irr包计算ICC值（组内相关系数）

ICC值是一个较为陌生的概念，在统计学中应用较多，引用百度百科的介绍：组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability)的信度系数(reliabilitycoefficient)指标之一。它最先由Bartko于1966年用于测量和评价信度的大小。ICC等于个体的变异度除以总的变异度，故其值介
mlhylzqwxli·2025-03-08 01:04

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类
飞300·2025-03-07 10:59

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对
Mrrunsen·2025-03-07 09:33

r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记？

作者：一只想飞的喵审稿：童蒙编辑：angelica箱线图是统计学中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值，且添加显著性标记。通常情况根据显著性p值的数值大小，分为四类：(1)0.01≤p<0.05，*(2)0.001≤p<0.01，**(3)0.0001≤p<0.001，***(4)p<0.0001,****接下来会讲述三种添加显著性标记的方法。方法1-手动添加1：创建数据
蒲牢森·2025-03-07 01:45

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）在R语言中，我们经常使用箱图（boxplot）来可视化数据的分布和比较不同组之间的差异。
认真写代码i·2025-03-07 00:38

R语言绘图：韦恩图

在R语言中，进行韦恩分析（Venn图绘制）可以通过多个不同的包来实现，常用的包括VennDiagram、venn和ggVenn等。本文案使用ggVen
善木科研·2025-03-07 00:38

在R语言中，要在图形中添加组间p值，可以使用`geom_bracket`函数

在R语言中，要在图形中添加组间p值，可以使用geom_bracket函数。geom_bracket函数可以用来创建一个带有括号标记的图形，用于表示组间的显著性差异。
ByteWhisper·2025-03-07 00:07

完整代码详解：Python实现基于文本内容的用户隐私泄露风险评估

以下是一个完整的Python代码示例，涵盖了基于BERT的文本表示、基于聚类的文本隐私体系构建、基于命名实体识别的隐私信息提取、以及基于信息熵的文本隐私量化。
mosquito_lover1·2025-03-06 03:04

[Machine Learning] K-means算法

简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N，K-means会不断迭代，直到X被分成N类，且每一类的中心点不再明显变化。
进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

机器学习之学习笔记

KNN）4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归（实际上是分类算法，用于解决二分类问题）6.聚类算法
孤城laugh·2025-03-06 00:39

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。
蓝天资源分享·2025-03-05 22:25

Delta Lake的Liquid Clustering

DeltaLake的LiquidClustering（液态聚类）是一种高效的数据布局优化技术，旨在解决传统分区和Z-Order排序的局限性。
不确定性确定你我·2025-03-05 19:31

R语言使用fs包的file_copy函数、dir_copy函数、link_copy函数将文件、目录、超链接从一个位置拷贝（copy）到另一个位置

R语言使用fs包的file_copy函数、dir_copy函数、link_copy函数将文件、目录、超链接从一个位置拷贝（copy）到另一个位置目录R语言使用fs包的file_copy函数、dir_copy
statistics.insight·2025-03-05 14:49

R语言使用table1包绘制（生成）三线表实战：单变量分列构建三线表、使用render参数设置显示的统计量以及换行方式、使用topclass参数自定义设置显示网络和居中对齐

R语言使用table1包绘制（生成）三线表实战：单变量分列构建三线表、使用render参数设置显示的统计量以及换行方式、使用topclass参数自定义设置显示网络和居中对齐目录R语言使用table1包绘制
statistics.insight·2025-03-05 14:49

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归在数据分析和建模领域，广义加性模型（GeneralizedAdditiveModels，简称GAMs）是一种常用的非参数统计方法。
TechInk·2025-03-04 17:52

R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

文章目录步骤1：加载所需包和数据步骤2：数据预处理步骤3：拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel，简称GAM）是一种灵活的非线性建模方法，在统计学和机器学习领域被广泛应用。GAM可以用于拟合非线性关系，适用于多个预测变量之间的复杂关系，并且可以处理连续和分类变量。本教程将向您展示
Mrrunsen·2025-03-04 17:52

数据挖掘与数据分析

数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类
dundunmm·2025-03-04 03:11

数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解

《数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解》关键词：数据清洗、统计分析、Python、R语言、数据预处理、数据分析、机器学习、大数据摘要：本文将深入探讨数据清洗与统计分析的原理，并通过丰富的实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术
AI天才研究院·2025-03-03 19:35

2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的观测值（或对象）分组到集群中。
木小鹿·2025-03-03 18:56

聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦（聚类篇）

继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法，类似的，这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法，最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。
道酝欣赏·2025-03-03 18:55

数据挖掘与数据分析的区别是什么

从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。
中琛源科技·2025-03-03 17:24

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT
陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

机器学习之经典算法（十六） Birch算法

（一）Birch算法简介：BIRCH（BalancedIterativeReducingandClusteringUsingHierarchies）全称是：利用层次方法的平衡迭代规约和聚类。
AI专家·2025-03-03 01:14

2024华为OD机试真题-根据某条件聚类最少交换次数(C++/Java/Python)-E卷-100分

2024华为OD机试最新E卷题库-(C卷+D卷+E卷)-(JAVA、Python、C++)目录题目描述输入描述输出描述用例1题目解析代码c++pythonjava题目描述给出数字K，请输出所有结果小于K的整数组合到一起的最少交换次数。组合一起是指满足条件的数字相邻，不要求相邻后在数组中的位置。数据范围：-100≤K≤100-100≤数组中数值≤100输入描述第一行输入数组：13140第二行输入K数
2024剑指offer·2025-03-02 23:57

【数据分析】R语言的广义线性混合模型（GLMM）分析案例

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤加载R包数据下载导入数据数据预处理成对相关性GLMMs标准化数据字符向量转换成因子化变量构建模型FishesAmphibiansReptilesBirdsMammals画图总结系统信息介绍广义线性混合模型（GeneralizedLinearMixedModels,GLMM）是一种统计模型，用于分析具有非
生信学习者1·2025-03-02 11:46

R语言绘制自定义形状词云图

R语言绘制自定义形状词云图方法程序结果如下：#常规直接使用install.packages("wordcloud2")是无法进行自定义形状的词云图绘制，必须降低包的版本，使用之前的wordcloud2老版本原始包
dltan·2025-03-01 22:35

R语言绘制词云图

R语言绘制词云图词云图是一种常见的数据可视化方式，用于展示文本数据中频繁出现的词语。在R语言中，我们可以使用wordcloud包来创建精美的词云图。
后端架构小白·2025-03-01 21:31

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift
点云学习·2025-03-01 19:18

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。
万事可爱^·2025-03-01 18:43

解构R语言底层逻辑：用语言学思维进行降维打击

以我多年自学以及辅导身边同学、同事的经验来看，许多人不是学不会R语言，而是刚开始就对“编程”这两个字带有一种潜意识里面的恐惧感，然后想着编程肯定需要数学基础，自己没学过等等负面情绪。
南大小程聊科研·2025-03-01 11:57

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果
乔大将军·2025-03-01 08:59

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务
编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

使用Python或R语言重新拟合模型

以下分别给出使用Python和R语言完成该任务的示例代码，假设我们有一个包含被试编号、实验条件和反应时的数据，并且要拟合一个线性回归模型。
pk_xz123456·2025-02-28 05:36

数据挖掘与数据分析

目录数据挖掘与数据分析一．数据的本质二．什么是数据挖掘和数据分析三．数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例
「已注销」·2025-02-27 21:55

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。
张起灵ovo·2025-02-27 16:20

R语言装环境Gcc报错以及scater包的安装

error:‘timespec_get’hasnotbeendeclaredin‘::’80|using::timespec_get;在conda的虚拟环境中升级gcc的版本condainstall-cconda-forgegcc=11gxx=11终极方法，在R的最新版本和环境下装啥都能成功！！比如beyondcell的方法的BeyondcellScoreNormalization中scater包
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11
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