聚類算法是沒用因變量的。聚類算法有層次聚類憎夷、基于劃分的聚類寡夹、兩步聚類法、基于密度的聚類皂甘。 聚類方法的邏輯 客戶細(xì)分是將全體客戶劃分為多個分組并刻畫特征的過程，使得組內(nèi)客戶高度...
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【R語言 第2篇】K-means聚類分析流程
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Python可視化知識點(diǎn)總結(jié)（2）：seabornSeaborn其實(shí)是在matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易鸿市，在大多數(shù)情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖，而使用matplo...
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R語言學(xué)習(xí)-OLS回歸回歸分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心即碗，通指那些用一個或多個預(yù)測變量（自變量）來預(yù)測相應(yīng)變量（因變量）的方法OLS回歸法又稱普通最小二乘回歸法焰情，主要包括簡單線性回歸，多項(xiàng)式回歸剥懒，多元線性回歸...
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R語言學(xué)習(xí)-回歸診斷在上一節(jié)中内舟，我們學(xué)會了用lm()函數(shù)來擬合OLS回歸模型，通過summary()函數(shù)來獲取模型參數(shù)和相關(guān)統(tǒng)計(jì)量初橘，但是沒有任何輸出告訴我們模型是否合適验游，所以我們要進(jìn)行回歸診斷 ...
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R語言學(xué)習(xí)-雙因素方差分析雙因素方差分析 在雙因素方差分析中，受試者被分到兩因子的交叉類別組中保檐。示例數(shù)據(jù)來源于ToothGrowth數(shù)據(jù)集-隨機(jī)分配60只豚鼠耕蝉，分別采取兩種喂食方式（橙汁或維生素C）各...
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可視化神器--Plotly數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)可視化。我們最常用的就是pandas夜只，matplotlib垒在，pyecharts當(dāng)然還有Tableau，看到一篇文章介紹plotly制圖后我也躍躍欲試扔亥，查看了...
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可視化神器--Plotly ExpressPlotly Express 是一個新的高級 Python 可視化庫：它是 Plotly.py 的高級封裝场躯，它為復(fù)雜的圖表提供了一個簡單的語法。用 pip install p...
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ggplot2超詳細(xì)講解一.基本概念 "一張統(tǒng)計(jì)圖形就是從數(shù)據(jù)到幾何對象(geometric object, 縮寫為geom, 包括點(diǎn)旅挤、線踢关、條形等)的圖形屬性(aesthetic attribute...
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ggplot高級繪圖舉例一、cars包中的Salaries數(shù)據(jù)集 1.查看原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)有重疊粘茄，調(diào)整透明度 修改為刻面圖 暫時忽略性別和學(xué)術(shù)等級耘成，做非參數(shù)光滑曲線loess，即默認(rèn)值smooth ...
