第三篇：R語言數據可視化之條形圖
條形圖簡介 數據可視化中，最常用的圖非條形圖莫屬，它主要用來展示不同分類(橫軸)下某個數值型變量(縱軸)的取值。其中有兩點要重點注意： 1. 條形圖橫軸上的數據是離散而非連續的。比如想展示兩商品的價格隨時間變化的走勢，則不能用條形圖，因為時間變量是連續 ...
原文：R數據挖掘 第三篇：聚類的評估（簇數確定和輪廓系數）和可視化
在實際的聚類應用中，通常使用k 均值和k 中心化算法來進行聚類分析，這兩種算法都需要輸入簇數，為了保證聚類的質量，應該首先確定最佳的簇數，並使用輪廓系數來評估聚類的結果。 一，k 均值法確定最佳的簇數 通常情況下，使用肘方法 elbow 以確定聚類的最佳的簇數，肘方法之所以是有效的，是基於以下觀察：增加簇數有助於降低每個簇的簇內方差之和，給定k gt ，計算簇內方差和var k ，繪制var關於k ...
2018-08-25 15:18 1 11322 推薦指數：
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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 ...
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一、可視化方法 條形圖 餅圖 箱線圖(箱型圖) 氣泡圖 直方圖 核密度估計(KDE)圖 線面圖 網絡圖 散點圖 樹狀圖 小提琴圖 方形圖 三維圖 二、交互式工具 Ipython、Ipython notebook Plotly ...