原文:數據挖掘學習05 - 使用R對文本進行hierarchical cluster並驗證結果

本文目的 最近一直在使用R進行hcluster計算,主要采用了一些R自帶的距離公式和cophenetic距離驗證聚類的質量。其中R自帶的hclust方法不支持cosine函數,如果需要下載R的擴展,要下載許多關聯的庫,所以自己編寫了一個簡單的cosine函數,並且使用了R的proxy擴展 距離計算框架 ,計算向量距離。內容涉及比較多,所以記錄一下,作為備忘。 采用R計算hclust 步驟一:准備數 ...

2012-10-30 20:36 4 3528 推薦指數:

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R語言學習數據挖掘

1.用R計算數據基本統計量(均值) 學習機器學習數據挖掘中的各種算法和模型,需要掌握統計學的基本概念。統計學是通過搜索、整理、分析數據等手段,以達到推斷所測對象的本質,並預測對象未來走勢的一門綜合性科學。 簡單說,統計學是根據樣本估計總體的科學。它的一些思想和大數據思想有些相悖,不關注數據 ...

Sat Mar 19 05:37:00 CST 2022 0 759
使用Weka進行數據挖掘

1.簡介 數據挖掘、機器學習這些字眼,在一些人看來,是門檻很高的東西。誠然,如果做算法實現甚至算法優化,確實需要很多背景知識。但事實是,絕大多數數據挖掘工程師,不需要去做算法層面的東西。他們的精力,集中在特征提取,算法選擇和參數調優上。那么,一個可以方便地提供這些功能的工具,便是十分必要 ...

Thu Feb 06 16:32:00 CST 2014 0 7248
R語言進行數據挖掘】回歸分析

1、線性回歸 線性回歸就是使用下面的預測函數預測未來觀測量: 其中,x1,x2,...,xk都是預測變量(影響預測的因素),y是需要預測的目標變量(被預測變量)。 線性回歸模型的數據來源於澳大利亞的CPI數據,選取的是2008年到2011年的季度數據。 rep函數里面的第一個參數是向量 ...

Mon Oct 12 07:04:00 CST 2015 0 4114
數據挖掘學習08 - 實驗:使用R評估kmeans聚類的最優K

本文目的 最近這幾天一直在研究如何評估Kmeans聚類算法中的最優K值。主要理論依據是《數據挖掘導論》8.5.5節中介紹的SSE和Silhouette Coefficient系數的方法評估最優K。現在記錄整個實驗過程,作為備忘。不過,體驗過程中,由於R軟件使用的還不太熟練,實現過程中有些地方 ...

Fri Nov 09 05:27:00 CST 2012 2 11933
關於數據挖掘中的文本挖掘

文本挖掘, 顧名思義,就是挖掘本文信息中潛在的有價值的信息。文本數據與數值數據的區別有三: 第一,非結構化且數據量大; 文本數據數據量是非常之巨大的,一百萬條結構化數據可能才幾十到幾百兆,而一百萬條文本數據就已經是GB了。當然文本數據數據量無法與每天的log數據相比 ...

Thu Jan 26 08:51:00 CST 2017 0 7547
數據挖掘簡述和weka介紹--數據挖掘學習和weka使用(一)

寫在開篇 weka用了一些時日了,覺得真心不錯。功能很完善,而且是開源的。最重要的擴展方便,非常適合搞研究和做全國大學生數學建模之類的比賽。 我學習weka主要是看的一本數據挖掘和weka使用的書,是英文的。國內有中文版…但是不想吐就不要看譯本吧,不知道是翻譯的人是怎么想的. 我寫博文的順序 ...

Thu Mar 29 21:31:00 CST 2012 10 11127
使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(1)

使用sklearn進行數據挖掘系列文章: 1.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(1) 2.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(2)—划分測試集 3.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(3)—繪制數據的分布 4.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測 ...

Wed Oct 25 05:03:00 CST 2017 0 5964
【轉】使用sklearn優雅地進行數據挖掘

這里是原文 目錄 使用sklearn進行數據挖掘 1.1 數據挖掘的步驟 1.2 數據初貌 1.3 關鍵技術並行處理 並行處理 2.1 整體並行處理 2.2 部分並行處理流水線處理自動化調參持久化回顧總結參考資料使用 ...

Sat Jun 25 13:57:00 CST 2016 1 9782
 
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