第三篇：R语言数据可视化之条形图
条形图简介 数据可视化中，最常用的图非条形图莫属，它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值。其中有两点要重点注意： 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的。比如想展示两商品的价格随时间变化的走势，则不能用条形图，因为时间变量是连续 ...
原文：R数据挖掘 第三篇：聚类的评估（簇数确定和轮廓系数）和可视化
在实际的聚类应用中，通常使用k 均值和k 中心化算法来进行聚类分析，这两种算法都需要输入簇数，为了保证聚类的质量，应该首先确定最佳的簇数，并使用轮廓系数来评估聚类的结果。 一，k 均值法确定最佳的簇数 通常情况下，使用肘方法 elbow 以确定聚类的最佳的簇数，肘方法之所以是有效的，是基于以下观察：增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和，给定k gt ，计算簇内方差和var k ，绘制var关于k ...
2018-08-25 15:18 1 11322 推荐指数：
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第三篇：数据可视化 - ggplot2
前言 R语言的强大之处在于统计和作图。其中统计部分的内容很多很强大，因此会在以后的实例中逐步介绍；而作图部分的套路相对来说是比较固定的，现在可以先对它做一个总体的认识。 在上一篇文章中，介绍了使用graphics库进行绘图的方法，而本文将引入一个更为强大的库 ...
数据挖掘学习08 - 实验：使用R评估kmeans聚类的最优K
本文目的 最近这几天一直在研究如何评估Kmeans聚类算法中的最优K值。主要理论依据是《数据挖掘导论》8.5.5节中介绍的SSE和Silhouette Coefficient系数的方法评估最优K。现在记录整个实验过程，作为备忘。不过，体验过程中，由于R软件使用的还不太熟练，实现过程中有些地方 ...
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数据挖掘第三篇-文本分类 文本分类总体上包括8个步骤。数据探索分析-》数据抽取-》文本预处理-》分词-》去除停用词-》文本向量化表示-》分类器-》模型评估.重要python库包括numpy(数组),pandas(用于处理结构化数据),matplotlib（绘制词云，便于直观表示）,sklearn ...
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python数据可视化、数据挖掘、机器学习、深度学习 常用库、IDE等
一、可视化方法 条形图 饼图 箱线图(箱型图) 气泡图 直方图 核密度估计(KDE)图 线面图 网络图 散点图 树状图 小提琴图 方形图 三维图 二、交互式工具 Ipython、Ipython notebook Plotly ...