R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例2
R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例1:https://developer.aliyun.com/article/1501159 从结果中我们可以看到将数据划分成不同类别后得...
R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例1
自组织地图（SOM）是一种强大的无监督数据可视化工具，它通过降维技术，在较低（通常二维）的空间中有效地展示高维数据集的内在结构和特征。在本文中，我们将详细探讨如何帮助客户利用R语言实现SOM，以可视化银行客户的信用人口属性数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言使用逻辑回归Logistic、单因素方差分析anova、异常点分析和可视化分类iris鸢尾花数据集|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27650 摘要 本文将探讨 Fisher 和 Anderson 鸢尾花数据集（查看文末了解数据获取方式）中呈现的三个变量之间的关系，特别是virginica 和 versicolor 级别的因变量变量物种对预测变量花瓣长...
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享（下）
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1491650 欧氏距离 我们将使用欧几里得距离找到彼此最相似的国家，并将它们分组在一起。 ...
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24198 聚类是将总体或数据点划分为多个组的任务，以使同一组中的数据点与同一组中的其他数据点更相似，而与其他组中的数据点不相似。它基本上是基于它们之间的相似性和相异性的对象的集合。 在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据（查看文末了解数据获取方式）来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健...
【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据（查看文末了解数据获取方式）。 主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例 高维数据集的处理可...
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