摘要：
本节内容： 1：理解聚类的分类【分割聚类、层次聚类】 2：进行分割聚类和层次聚类的具体方法 一、理解聚类的分类【分割聚类、层次聚类】 二、进行分割聚类和层次聚类的具体方法 分割聚类 层次聚类主要分为两大类： 凝聚聚类： 初始时，把每个数据点都看成一个簇 每步合并最近的簇，直到得到一个簇为止 分裂聚类 阅读全文
摘要：
本节内容： 0：数据挖掘的常用方法 1：什么是聚类 聚类是无监督学习 2：聚合和分类的区别 事先定义的类型标记 3：聚类结果的影响有哪些 量纲、行为准则、距离 4：聚类分析的分类--根据x或特征值 5：聚类分析的一般步骤 6：聚类分析的案例 7：聚类的原理--距离和相似度才划分聚类 0：数据挖掘的常 阅读全文
摘要：
本节内容： 如何制作词云图 如何自定义形状图片： 阅读全文
摘要：
本节内容： 1：理解关联分析及专业名词 2：关联分析指定数据结构-->transactions（事务结构） 3：关联分析规则规定流程 4：R代码实现规则 一、理解关联分析及专业名词 1.1：什么是关联分析： 1.2：要进行关联分析要用什么方法？ 我们将每一个顾客购买的购物蓝中物品称之为项，而购物篮的 阅读全文
摘要：
本节内容： 1：什么时候用逻辑回归 2：对于脱敏数据，可是自变量又非常多怎么处理-》变量的处理 3：怎么求数据集中的IV值--》IV衡量变量的预测能力 4：创建回归模型 当一系列连续型或类别型预测变量来预测二值型结果变量时，采用Logistic回归是一个非常好用的工具 对逻辑回归参数系数的解释： 在 阅读全文
摘要：
本节内容： 1：如何创建简单线性回归、多项式回归、多元线性回归、有显著交互项的多元线性回归 2：对回归的一些提前工作和回归后的操作 3：回归诊断-》summary没办法告诉你模型是否合适 4：多重共线性-》变量跟变量之间是否具有很强关系 5：异常点观测-离群点、高杠杆值点、强影响点 6：发现了以上问 阅读全文
摘要：
# 01 描述性统计分析 #针对总体的mycavs = mtcars[,c(1,4,6)]names(mtcars)#"mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb"#关注的焦点没加仑汽车行驶的mpg 英里数 hp 阅读全文
摘要：
本节内容： 0：小知识 1：新数据要如何进行分析 2：第二步骤：理解数据 3：第三步骤：相关分析 4：特殊点 0：小知识 0.1：我们说对分析一个数据一般是分步骤的：那么我们可以对其中的步骤进行打标签，也就是跟书签一样。 Ctrl+Shift+r 0.2： 将图形赋值一个变量后，这个变量其中会有图形 阅读全文