R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分类分析预测房价及交叉验证
在R语言中，进行房价预测分析的方法多样，其中包括逻辑回归、广义相加模型（GAM）、线性判别分析（LDA）、最近邻（KNN）和主成分分析（PCA）等。这些模型和技术可以有效地用于分析和预测房价，并且可以通过交叉验证来评估模型性能。下面分别对这些方...
R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证|数据分享
本研究旨在帮助客户利用房价数据集（查看文末了解数据免费获取方式）进行数据分析，该数据集包含82个变量和2930个数据点。研究目标是通过分类算法将房价分为两个类别。在数据预处理阶段，排除了Order、PID和SalesPrice等变量，对数据进行整合和转换以适应非线性关系。随后运用逻辑回归、GAM、LDA和KNN等算法进行建模和评估（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关...
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享（下）
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1497224 非线性模型 在 GAM 模型中，只有挥发性酸度的自由度等于 1，表明线性关联，而对所有其他 10 个变量应用平滑样条。 结果表明，酒精、柠檬酸、残糖、硫酸盐、固定酸度、挥发性酸度、氯化物和总二氧化硫...
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33031 分析师：Donglei Niu 判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 什么是判别分析 ...
R语言LDA、CTM主题模型、RJAGS 吉布斯GIBBS采样文本挖掘分析论文摘要、通讯社数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=29514 主题模型允许对文档中的术语频率发生进行概率建模。拟合模型可用于估计文档之间以及一组指定关键字之间的相似性，这些关键字使用称为主题的额外潜在变量。R 包主题模型提供了基于文本挖掘包 tm 中的数据结构拟合主题模型的基本基础结构。 关键词：吉布斯采样， R， 文本分析， 主题模型 1. 引言 ...
R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析
主题建模 在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到分组。 潜在狄利克雷分配（LDA）是拟合主题模型特别流行的方法。它将每个文档视为主题的混合体，并将每个主题看作是单词的混合体。这允许文档在内容方面相互“重...
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