R语言聚类分析、因子分析、主成分分析PCA农村农业相关经济指标数据可视化|数据分享
随着农业和农村经济的快速发展，各地区之间的经济差异日益显著。为了更好地理解这种差异，并为政策制定提供科学依据，本研究帮助客户采用了聚类分析和因子分析、主成分分析3种无监督学习方法，对多个省份的农业、林业、牧业、渔业以及农村居民家庭的相关经济指标进行了深入研究（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
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...
R语言主成分PCA、决策树、boost预警模型在跨区域犯罪研究数据挖掘分析|数据分享
数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段，许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平，缺乏综合性的开发应用，智能化的分析研判，科学性的决策预警；缺乏对数据由微观到宏观的加工能力，由宏观数据到微观数据的问题发现手段（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言稀疏主成分分析、因子分析、KMO检验和Bartlett球度检验分析上市公司财务指标数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31080 R中的主成分分析(PCA)和因子分析是统计分析技术，也称为多元分析技术（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 当可用的数据有太多的变量无法进行分析时，主成分分析(PCA)和因子分析在R中最有用，它们在不损害他们所传达的信息的情况下减少了需要分析的变量的数量。 我们和一位客户讨论过如何在R...
【视频】机器学习交叉验证CV原理及R语言主成分PCA回归分析犯罪率|数据共享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24671 交叉验证是避免过度拟合和很好地理解预测模型性能的最有效技术之一。 训练集用于训练模型，测试集用于评估其性能。但是这种方法通常应该避免，并且不应用于现实世界的场景。 ...
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 ...
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