R语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例
贝叶斯MCMC模拟是一个丰富的领域，涵盖了各种算法，共同目标是近似后验模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 例如，使用的rstan包采用了一个Hamiltonian Monte C...
数据分享|R语言改进的K-MEANS(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32418 大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益，面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据，要想对股票进行合理的分析和选择，聚类分析就显得尤为重要。 在本文中...
R语言Apriori算法关联规则对中药用药复方配伍规律药方挖掘可视化（下）
R语言Apriori算法关联规则对中药用药复方配伍规律药方挖掘可视化（上）:https://developer.aliyun.com/article/1496501 查看最高的支持度样本规则 ...
R语言Apriori算法关联规则对中药用药复方配伍规律药方挖掘可视化（上）
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32316 我们常说的中药挖掘，一般是用药挖掘，还有穴位的挖掘，主要是想找出一些用药的规律（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在中医挖掘中，数据的来源比较广泛,有的是通过临床收集用药处方，比如，一个著名老中医针对某一疾病的用药情况;有的是通过古籍，古代流传下来的药方;还有一种情况是在论文数据框里查找专门...
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化(下)
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化(上)：https://developer.aliyun.com/article/1495331 交叉验证误差 cv(mod2, nfold = 10) ...
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化(上)
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23825 本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现，用于基于模型的聚类、分类和密度估计（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 简介 提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数，...
R语言社区发现算法检测心理学复杂网络：spinglass、探索性图分析walktrap算法与可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24613 我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区。 下面我将详细讨论这个问题，并提供一个关于如何识别网络中项目社群的基本R教程。非常欢迎在下面的评论部分提出反馈。 节点部署和 Frucht...
R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22732 关联规则挖掘是一种无监督的学习方法，从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中，我将解释如何在R中提取关联规则。 关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。 数据...
R语言马尔可夫MCMC中的METROPOLIS HASTINGS，MH算法抽样（采样）法可视化实例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26324 介绍 Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法，用于从难以采样的分布中生成样本。 假设我们要从分布 π 中进行采样，我们将其称为“目标”分布。为简单起见，我们假设 π是实线上的一维分布，尽管它很容易扩展到一维以上（见下文）。 MH 算法通过模拟马尔可夫链来工作，其平稳...
R语言社区检测算法可视化网络图：ggplot2绘制igraph对象分析物种相对丰度
我们使用R中的igraph包，产生了网络的图形。 但是很难将这些图表放到演讲和文章中，因为图表很难根据需要定制。使用igraph中的绘图功能可以得到你想要的结果，但用ggplot对工作更有帮助。所以本文探索了一种在ggplot中创建igraph绘图的方法。 igraph图 首先，我带入数据，这是一个物种相对丰度的矩阵。列是物种，每行是一个观测值。下面是数据的浏览 ...
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