文章 2024-04-28 来自:开发者社区

R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31948 本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 首先,分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析,得到了多个独立成分;其次,利用谱聚类方法将商店销量划分成了若干类,并将每个类的特征进行了提取;最后...

R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言时变向量自回归(TV-VAR)模型分析时间序列和可视化

在心理学研究中,个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程。另一个原因是,由于移动设备无处不在,从个人获得的时间序列变得越来越多。所谓的个人模型建模的主要目标是挖掘潜在的内部心理现象变化。考虑到这一目标,许多研究人员已经着手分析个人时间序列中的多变量依赖关系。对于这种依赖关系,最简单和最流行的模型是一阶向量自回归(VAR)模型,其中当前时间点的每个变量都是由前一个....

R语言时变向量自回归(TV-VAR)模型分析时间序列和可视化

大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言arima,向量自回归(VAR),周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列

至少有两种非平稳时间序列:具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列(称为单整时间序列)。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。 这里考虑月平均温度数据。 > mon=read.table("temp.txt") > ...

R语言arima,向量自回归(VAR),周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列

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