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2018年7月6日

R语言中基于聚类的离群点挖掘

摘要: 思路:首先,通过K-means算法将数据点划分为成若K个簇;然后计算每一个数据对象到最近簇的中心距离,来与离群点设置的阈值进行比较,以此来判别该数据对象是否是离群点。 1.读取数据 2.K-meas聚类 3.计算各样本数据到最近中心的距离(nrow=189261是样本记录个数,根据实际情况进行设置) 阅读全文

posted @ 2018-07-06 02:05 小明在线 阅读(458) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月5日

R语言中聚类确定最佳K值之Calinsky criterion

摘要: Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值。Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差。因此,如果SSw越小、SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Cal 阅读全文

posted @ 2018-07-05 20:22 小明在线 阅读(2843) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R语言中的聚类的使用

摘要: 这里的聚类主要用到K-Means和K-Medoide聚类。在进行聚类之前,为了避免不同参数之间量纲不同所造成的影响,先将数据进行(0-1)标准化 K-Means算法 1.读取数据 2.调用kmeans算法 3.查看分类情况和总体汇总 4.将结果保存 K-Medoide算法 这里用到K-Medoide 阅读全文

posted @ 2018-07-05 16:41 小明在线 阅读(611) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R语言中的Apriori关联规则的使用

摘要: 1.下载Matrix和arules包 2.载入引入Matrix和arules包 3.读取数据 4.数据转换 5.调用apriori算法 6.将结果保存 封装AprioriHelper.R类 阅读全文

posted @ 2018-07-05 15:38 小明在线 阅读(693) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R语言中的MySQL操作

摘要: R语言中,针对MySQL数据库的操作执行其实也有很多中方式。本人觉得,熟练掌握一种便可,下面主要就个人的学习使用情况,总结其中一种情况 使用RMySQL操作数据库。 1.下载DBI和RMySQL包 2.载入DBI和RMySQL包 3.创建连接和设置字符集获取编码格式 4.查询操作 5.增删改操作 6 阅读全文

posted @ 2018-07-05 15:20 小明在线 阅读(459) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年6月28日

SAS9.4安装

摘要: 安装教程请查看博客https://blog.csdn.net/qq_38960682/article/details/80567686 启动SAS时就报下面的错了:WARNING: 连接逻辑库“SASHELP”中指定的一个或多个逻辑库不存在。这些逻辑库已从连WARNING: 接中删除。 解决:在SA 阅读全文

posted @ 2018-06-28 22:36 小明在线 阅读(2305) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年5月15日

数据框的使用

摘要: 运行截图1 运行截图2 阅读全文

posted @ 2018-05-15 20:57 小明在线 阅读(141) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年4月29日

修改mysql root的秘密

摘要: 修改mysql root的秘密 阅读全文

posted @ 2018-04-29 18:31 小明在线 阅读(150) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年4月22日

Ubuntu16.4下RStudio1.1.447 中文输入问题的解决方案

摘要: Ubuntu16.4下RStudio1.1.447 中文输入问题的解决方案参照:https://blog.csdn.net/matteoshenl/article/details/78603528 RStudio 1.0.153 版本及以上 然后重启rstudio即可 阅读全文

posted @ 2018-04-22 10:48 小明在线 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年4月21日

Ubuntu 16.04修改配置静态IP和DNS

摘要: Ubuntu 16.04修改配置静态IP和DNS 1.修改interfaces 文件 2.添加 例如: 3.重启电脑 阅读全文

posted @ 2018-04-21 10:37 小明在线 阅读(398) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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