文章 2024-04-30 来自:开发者社区

数据代码分享|R语言用CHAID决策树分析花卉栽培影响因素数据可视化、误差分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33078 在植物学和农业科学领域,理解影响植物生长和花朵产生的因素对于提高生产效率和优化栽培方法具有重要意义。因此,对于一个包含多个变量的数据集进行全面的分析和可视化是非常有帮助的(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本研究基于一个数据集,该数据集包含了花卉栽培过程中的多种变量,其中包括数值型变量(如...

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文章 2024-04-30 来自:开发者社区

数据代码分享|R语言lasso回归、贝叶斯分析员工满意度调查数据、缺失值填充

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33055 员工满意度对于组织绩效和竞争力具有重要影响,因此准确了解员工满意度的影响因素和有效管理成为管理者的关键任务。而员工满意度调查是常用的研究方法之一,通过收集员工的反馈数据来了解他们的期望、需求和感受(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本文的目标是探讨使用R语言中的缺失值填充、lasso回归和...

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文章 2024-04-29 来自:开发者社区

【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(下)
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

【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 ...

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文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分(下)

数据分享|R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分(上): https://developer.aliyun.com/article/1497192 相比之下《黑暗骑士》排名波动较大,从上图可以看出,影片于2008年7月中旬上映,在几天之内冲到Top 250的第一,但在这个位置上它只保持了不到一个月,从8月10日开始连连下跌,最低跌到过第1...

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文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分(上)

全文链接:https://tecdat.cn/?p=32998 本文首先介绍了IMDb(互联网电影资料库) TOP250及其排名算法、评分机制利弊,帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片评分数据,分析排名变动的原因(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 其次,通过抓取曾经入选电影的生产国家、导演和演员、制作年份、风格流派以及当前入...

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文章 2024-04-29 来自:开发者社区

R语言用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=20828 在本文中,使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝对偏差惩罚(SCAD),以及其他L2惩罚的选项( “弹性网络”)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 还提供了用于执行交叉验证以及拟合后...

R语言用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

全文链接:https://tecdat.cn/?p=32955 本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾,对其概况、基本思想、算法进行详细介绍,再是通过对微博数据分析具体来强化了解聚类算法,本文的数据是由所设计地软件在微博...

R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

R语言改进的DCC-MGARCH:动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32818 股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性,难以准确捕捉市场的复杂性和多样性(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 因此,本文提出了一种基于R语言改进的DCC-MGARCH模型,帮助客户探究动态条件相关系数模型对股市数据的预测和分析效果...

R语言改进的DCC-MGARCH:动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言Copula对债券的流动性风险时间序列数据进行度量

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32707 在金融市场中,债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 流动性风险是指在市场上,债券价格的波动程度受到市场流动性的影响,这种影响可能导致债券价格的剧烈波动,从而影响投资者的收益。因此,对于债券流动性风险的度量和管理成为了投资者和金融机构的关键任务。近年来,Copula...

数据分享|R语言Copula对债券的流动性风险时间序列数据进行度量

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