【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据（查看文末了解数据获取方式）。 主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例 高维数据集的处理可...
时间序列分析-R语言-随机游走以及回归画图
###随机游走以及回归 library(TSA) win.graph(width=4.8, height=3,pointsize=10) data(rwalk) plot(rwalk,type='o',ylab='数值',main='随机游走') model1=lm(rwalk~time(rwalk)) summary(model1) abline(model1) Call: lm(formul....
时间序列分析（3）R语言-最基础的回归模型
rt<-read.table("exam0203.txt", head=TRUE); rt lm.sol<-lm(Weight~Height, data=rt) summary(lm.sol)rt<-read.table("exam0203.txt", head=TRUE); rt Name Sex Age Height Weight 1 Alice F ...
时间序列分析（2）R语言-基本统计量
###########数据的基本统计量：均值，方差，偏度，峰度等 install.packages(('fBasics')) library(fBasics) simplerate#查看数据集，发现最后一行是无限大，删除 length(simplerate)#查看数据长度 sr=simplerate[-258,]#删除最后一行 length(sr) basicStats(sr)#基本统计量 ##....
时间序列分析（1）R语言-计算简单收益率
#########################################计算简单收益率 #install.packages('xts') library(xts) da=read.csv('luowen.csv')#读取文件 class(da)#查看文件类型 head(da)#查看数据 da=da[,c(2,9)]#截取时间和收盘价 c=da[,2]#获取收盘价 head(c) df=....
预测分析：R语言实现导读
前 言 预测分析以及更一般意义上的数据科学当前正处于被追捧的热潮中，因为像垃圾邮件过滤、单词补全和推荐引擎这样的预测性技术已经被广泛运用于日常生活。这些技术现在不仅越来越被我们所熟悉，还赢得了我们的信任。在计算机处理能力和软件方面（例如R语言及其大量专用的扩展包）的发展产生了这样的局面：用户经过培训就可以使用这些工具，而无需具备统计学的高级学位，也不需要使用公司或大学实验室专用的硬件。技术的.....
预测分析：R语言实现2.8 小结
2.8 小结 在本章，我们学习了线性回归，这是一种让我们能在有监督学习环境下拟合线性模型的方法，在这种环境下，我们有一些输入特征和一个数值型的输出。简单线性回归是对只有一个输入特征的情况的命名，而多元线性回归则描述了具有多个输入特征的情况。线性回归是解决回归问题很常用的第一步骤。它假定输出是输入特征的线性加权组合，再加上一个无法化简、符合正态分布、具有0均值和常数方差的误差项。这种模型也假设特.....
预测分析：R语言实现2.7 正则化
2.7 正则化 变量选择是一个重要的过程，因为它试图通过去除与输出无关的变量，让模型解释更简单、训练更容易，并且没有虚假的关联。这是处理过拟合问题的一种可能的方法。总体而言，我们并不期望一个模型能完全拟合训练数据。实际上，过拟合问题通常意味着，如果过分拟合训练数据，对我们在未知数据上的预测模型精确度反而是有害的。在关于正则化（regularization）的这一节，我们要学习一种减少变量数以处.....
预测分析：R语言实现2.6 特征选择
2.6 特征选择 我们的CPU模型只有6个特征。通常，我们遇到实际环境的数据集会具有来自多种不同观测数据的非常大量的特征。另外，我们会在不太确定哪些特征在影响输出变量方面比较重要的情况下，不得不采用大量的特征。除此之外，我们还有会遇到可能要分很多水平的分类变量，对它们我们只能创建大量的新指示变量，正如在第1章里所看到的那样。当面对的场景涉及大量特征时，我们经常会发现输出只依赖于它们的一个子集。给....
预测分析：R语言实现2.5 线性回归的问题
2.5 线性回归的问题 在本章，我们已经看到了在尝试构建线性回归模型的时候遇到某些问题的一些示例。我们讨论过的一大类问题是和模型在线性、特征独立性和同方差性及误差的正态性等方面的假设相关的。我们还具体看到了诊断这类问题的方法，要么借助像残差图这样的图，或者利用能识别非独立成分的函数。本节要探讨线性回归中可能出现的一些其他问题。 2.5.1 多重共线性 作为预处理步骤的一部分，我们会尽力去除相互.....
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