实验目的：掌握线性回归基本原理和内容。掌握逻辑回归基本原理和内容。能够分析问题，选择合适的线性模型解决问题。能够利用线性回归或逻辑回归建模，建立相关模型，并评价模型的好坏。实验内容：1.预测鲍鱼的年龄。此案例所用数据来自UCI数据集，记录鲍鱼的一些相关属性，请根据这些属性构建一个模型来预测鲍鱼的年龄。基本要求：1、根据 '性别','长度','直径','高度','整体重量','肉重量','内脏重量'
逻辑回归1、 总述 逻辑回归来源于回归分析，用来解决分类问题，即预测值变为较少数量的离散值。2、 基本概念 回归分析(Regression Analysis)：存在一堆观测资料，希望获得数据内在分布规律。单个样本表示成二维或多维向量，包含一个因变量Y和一个或多个自变量X。回归分析主要研究当自变量变化时，因变量如何变化，数学表示成Y=f(X)，其中函数f称为回归函数(re
# 机器学习对比分析图怎么做
机器学习在现代数据科学中占据着重要地位。对于不同算法或模型的比较，使用对比分析图可以帮助我们更好地理解各个模型的优势与局限性。本文将详细介绍如何创建机器学习对比分析图，包括所需工具、数据准备、模型训练以及图表创建的步骤。
## 一、准备工作
### 1. 安装所需库
在进行机器学习对比分析之前，首先需要安装一些基本的Python库。在这里，我们需要`sciki
# 使用Java进行聚类分析的实际应用
聚类分析是一种常用的无监督学习技术，可以有效地将数据集中的对象根据其特征进行分组。在实际应用中，聚类分析被广泛用于市场细分、社会网络分析、组织结构识别、图像处理等领域。本文将探讨如何使用Java实现聚类分析，并通过一个实际的问题示例来说明实现过程。
## 问题背景
假设我们有一个关于用户购买行为的数据集，我们希望通过聚类分析将用户分成几个类别，以了解不
文章目录一、二分类问题（方法：逻辑回归）1.数据预处理：生成虚拟变量2.求解逻辑回归3.判断依据4.逐步回归的设置5.假如自变量有分类变量怎么办？二、多分类问题1.方法：逻辑回归2.方法：Fisher线性判别分析2.1.简介2.2.核心问题：找到线性系数
三、逻辑回归预测结果太差怎么办？ 一、二分类问题（方法：逻辑回归）对于因变量为分类变量的情况，我们可以使用逻辑回归进行处理。把y看成事件发生
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2023-06-19 05:40:48
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keams聚类：（可以试试） scipy cluster库简介scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚类方法 2. 层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchical cluster
常见的八种统计分析法如下：指标对比分析法分组分析法时间数列及动态分析法指数分析法平衡分析法综合评价分析景气分析预测分析1 比较分析法## 一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与
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2023-12-07 00:00:39
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聚类分析数据聚类理论理论一、聚类定义二、聚类与分类区别三、聚类分析的目的四、聚类主要方法 数据聚类理论理论一、聚类定义数据聚类 ( Cluster analysis )是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法，由实验测试得到的数据是原始数据，原始数据是没有进行分类的、无规律
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2023-08-30 08:43:16
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Step1：函数库导入## 基础函数库import numpy as np import pandas as pd## 绘图函数库import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns本次我们选择鸢花数据(iris)进行方法的尝试训练，该数据集一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为 花的类别 其都属于鸢
# Python对比分析
## 概述
在数据分析和机器学习领域中，对比分析是一种重要的技术。通过对比不同数据集之间的差异和相似性，我们可以更好地理解数据，发现规律，并做出相应的决策。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了丰富的工具和库来进行对比分析。
本文将介绍Python对比分析的流程和实现步骤，帮助刚入行的小白快速上手。
## 流程图
```mermaid
flowchart T
原创
2024-01-11 07:42:38
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在 Python 中，聚类分析是一种无监督机器学习方法，旨在将数据分成若干个群集。它通常用于发现数据中的潜在结构或模式，并将数据分组为具有共同特征的群集。聚类分析有许多不同的算法，如 k-均值聚类、层次聚类和密度聚类。每种算法都有自己的优缺点，因此在使用时应根据数据特点和分析目标选择合适的算法。Python 中有许多机器学习库可用于聚类分析，如 scikit-learn、pandas 和 scip
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2023-06-05 11:30:15
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今天我们将学习逻辑回归(logistics regression)，由于逻辑回归是基于线性回归的特殊变化，故还没有掌握线性回归的小伙伴，可以先点击这里，传送门：如何用线性回归做数据分析？接下来，我将用最简单通俗的语言来为大家介绍逻辑回归模型及其应用。逻辑回归是解决二分类问题的监督学习算法，用来估计某个类别的概率。其直接预测值是表示0-1区间概率的数据，基于概率再划定阈值进行分类，而求解概率的过程就
总有小伙伴想看分析模型，我们就从最简单的回归分析模型讲起。回归分析是所有分析模型里最浅显，最容易懂的，并且回归分析有很多变化形态，能适用于很多问题场景。今天就一起来看一下。一、为什么叫回归？回归翻译自：regression，最初是统计学家们，关注到：孩子的身高总会向平均身高靠近，即使父母都很高，孩子也不会无限长高下去。从这些研究里，总结出回归分析方法（regression，还有一个意思是：退化，可
# 数据分析中的对比分析与漏斗分析
数据分析是现代企业决策过程中不可或缺的一部分。在这篇文章中，我将详细讲解如何实现数据分析中的对比分析和漏斗分析，并通过具体的步骤和代码示例帮助你理解整个流程。
## 整体流程
首先，我们需要了解整个数据分析的流程。下面是实现对比分析和漏斗分析的步骤：
| 步骤 | 任务 | 说明
kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。对博客数据进行聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类(单词聚类)几乎要上1小时，而kmeans对列聚类只需要迭代4次！！ 快速极多。如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：总思路：将所有要聚类的博客，全部用word表示成一个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了一个单词-博客 的矩阵，矩
文章目录一、简介二、k-means算法2.1 模型参数2.2 常用模型方法2.3 实际例子2.3.1 获取聚类中心：2.3.2 获取类别2.3.3 获取每个点到聚类中心的距离和三、mini batch k-means算法3.1 模型参数四、层次聚类算法4.1 模型参数4.2 模型常用方法4.3 实际例子4.3.1 获取层次树中的叶子数4.3.2 获取每个非叶结点中的子节点数量4.3.3 可视化五
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2023-06-15 10:03:08
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COX回归在统计学中有着重要的作用，多数用在肿瘤、血液病等生存分析的内容中，我们在前面内容手把手教你使用R语言建立COX回归后画出列线图(Nomogram)，已经对COX回归进行了概述，这里就不在多说了，上一节我们已经讲到怎么利用SPSS对缺失数据进行多重插补，今天我们讲一下怎么用SPSS对插补后的数据进行COX回归分析。首先打开我们上一章节的数据，1套原始数据和5套插补数据共6套数据 然后依次点
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2023-06-25 10:42:06
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文章目录17.聚类方法1.系统聚类2.类数选择3.动态聚类4.最优分割法(Fisher算法)回顾总结 17.聚类方法1.系统聚类系统聚类是一种聚类的方法，它的主要思想是，开始时每个对象自成一类，然后每次将最相似的两个类合并，从而让类别总数减少1。从它的方法上，我们可以看出，系统聚类的过程涵盖了类别数至样本容量的所有情况，也就是说，想要分成几类，都可以在系统聚类的过程中得以实现，不过有的划分是有效
引言 不论你是主攻基因的上下游关系，还是想鉴定在外界刺激下生物体的响应基因，亦或是仅仅想凑一个文章毕业，只要是涉及到活细胞，大都会涉及到RNA-seq。 RNA-seq的测序技术本身已经很成熟，同样一批处理过的样品，在不发生意外事故的前提下，不论送哪个公司，测序结果都大
文章目录 内核岭回归(Kernel ridge regression-KRR) 由使用内核方法的岭回归(使用 l2 正则化的最小二乘法)所组成。因此，它所拟合到的在空间中不同的线性函数是由不同的内核和数据所导致的。对于非线性的内核，它与原始空间中的非线性函数相对应。由 KernelRidge 学习的模型的形式与支持向量回归(SVR是一样的。但是他们使用不同的损失函数: 内核岭回归(KRR)使用平
