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...
数据分享|R语言PCA主成分、lasso、岭回归降维分析近年来各国土地面积变化影响
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31445 机器学习在环境监测领域的应用，着眼于探索全球范围内的环境演化规律，人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 课题着眼于环境科学中的近年来土地面积变化影响的课题，应用机器学习的方法，进行数据处理与分析预测。数据的处理方法以及机器学习本身算法理论的学...
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...
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