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RSS订阅原创 判别分析｜R语言
判别分析（discriminant analysis）属于一种分类方法，根据已知类别的样本提供的信息，总结出分类的规律性，建立判别准则，新的样本将按照这种判别准则进行分类。根据判别的类别来分，判别分析分为两组判别和多组判别。常见的三种判别方法：距离判别、Bayes判别、Fisher判别。本文将通过数据集介绍这三种方法的R语言实现。
2017-06-16 17:22:15
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原创 PCA
PCA 数据降维一、主成分的计算步骤1- 对原始数据进行标准化处理，消除量纲2- 计算标准化数据的相关系数矩阵3- 计算标准化数据的相关系数矩阵的特征根及对应的特征向量4- 选出最大的特征根，对应的特征向量等于第一主成分的系数；选出第二大的特征根，对应的特征向量等于 第二主成分的系数；以此类推5- 计算累积贡献率，选择恰当的主成分个数6- 解释主成分：写出前k个主成分的表达式7- 确定各样本的主成分
2017-05-26 10:31:24
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原创 stringr数据处理
stringer数据处理前言：在数据处理阶段，主要用到的是dplyr包，但随着数据的多样性和复杂性，对字符串的处理越来越重要，R语言基础的数据处理能力一般，且使用不够方便。为此，学习stringr包能解决字符串处理的所有问题，它建华了R语言中字符串的转换，搜索，辨识，定位，匹配，替换，提取，分离等操作，同时封装了一些复杂的字符串处理函数。一、字符串拼接函数1.word()函数：从句子中提取词组 -
2017-05-23 21:48:33
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原创 dplyr_DataProcess
讲解dplyr包在数据处理中的使用，此包将原本plyr包中的ddply()等函数进一步分离强化, 专注接受 ‘dataframe’对象, 大幅提高了处理数据的速度, 并且提供了更稳健的与其它数据库对象间的接口。
2017-05-11 10:40:19
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原创 广义线性模型
这一节我们主要介绍两种重要的广义线性模型：Logistic regression（分类变量）和Possion regression（计数变量）。广义线性模型是线性模型的推广，它可以写成如下形式:
2017-04-25 21:35:00
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原创 方差分析
方差分析前言之前的预测问题都是基于量化的预测变量和响应变量，当预测变量是因子或者解释性变量的时候，回归模型无法很好的解释，此时，我们利用方差分析来解释不同组的差别(ANOVA)。这一章节涉及的软件包有gplots,car,multcomp,HH等，请自行下载。
2017-04-22 07:41:29
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空空如也
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