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 ...
数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据（查看文末了解数...
R语言 PCA(主成分分析)，CA(对应分析)夫妻职业差异和马赛克图可视化
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。 所谓降维，就是把具有相关性的变量数目减少，用较少的变量来取代原先变量。如果原始变量互相正交，即没有相关性，则...
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量： 心脏指数 心搏量指数 舒张压 肺动脉压 心室压力 肺阻力 是否存活 ...
跟着Nature Biotechnology学作图:R语言pca分析并使用ggplot2可视化结果
论文Removing unwanted variation from large-scale RNA sequencing data with PRPShttps://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w#data-availability数据链接https://zenodo.org/record/6459560#.Y2D2NHZBzidhttps....
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