精华内容
下载资源
问答
  • (可以看出与自相关的公式差不多,其实互相关分析就是两个时间序列在不同时刻暴力套上自相关系数的公式…大概可以这么理解) 在r中用ccf函数可以计算 这里以r中自带的airmiles数据集和LakeHuron(1937-1960年)进行...

    互相关分析

    互相关与自相关不同,互相关是指两个时间序列任意两个不同时刻的相关程度。
    假设有时间序列 xt 和 yt ,则 xt 在时刻 t 和 yt 在时刻 t+n 的相关即为n阶互相关。

    公式:
    在这里插入图片描述

    重温一下自相关系数的公式:
    在这里插入图片描述

    (可以看出与自相关的公式差不多,其实互相关分析就是两个时间序列在不同时刻暴力套上自相关系数的公式…大概可以这么理解)

    在r中用ccf函数可以计算

    这里以r中自带的airmiles数据集和LakeHuron(1937-1960年)进行演示。

    ccf(airmiles,ts(LakeHuron,start = 1937,end = 1960))
    

    (ts函数可以选择数据集中的一部分)
    在这里插入图片描述
    可以看出在没有延迟(lag=0)的时候,互相关系数为-0.8达到了最小,此时呈负相关。当延迟为10时,呈若正相关,因此可以通过互相关性的分析。

    典型相关分析

    典型相关分析是指两组变量间的相关关系(这里的相关不像之前的几种相关,变量两两组合求相关系数),而是反应两个整体(两组变量)之间的相关性。其难点是如何构建综合指标使两组数据的相关性最大

    这里跳过理论,r语言中stats包中的cancor函数可直接计算典型相关系数。

    现使用iris数据集,分别将第一、二列,第三、四列转化为数值矩阵

    x<-as.matrix(iris[,1:2])
    y<-as.matrix(iris[,3:4])
    

    再使用cancor函数求解 x 与 y 的典型相关系数

    > cancor(x,y)
    $cor
    [1] 0.9409690 0.1239369
    
    $xcoef
                        [,1]       [,2]
    Sepal.Length -0.08757435 0.04749411
    Sepal.Width   0.07004363 0.17582970
    
    $ycoef
                        [,1]       [,2]
    Petal.Length -0.06956302 -0.1571867
    Petal.Width   0.05683849  0.3940121
    
    $xcenter
    Sepal.Length  Sepal.Width 
        5.843333     3.057333 
    
    $ycenter
    Petal.Length  Petal.Width 
        3.758000     1.199333 
    

    代码运行结果可看出,典型相关系数有两个, 0.9409690 和 0.1239369。
    第一组变量的典型相关系数较强,第二组较弱,说明第一组适合做分析。

    小结

    互相关分析与典型相关分析都是分析两个不同的数据集之间的相关性。互相关分析的对象为时间序列中两个不同时刻的相关程度,典型相关分析的对象为两个数据集之间的相关性

    展开全文
  • 典型相关分析(Matlab实现函数)

    万次阅读 多人点赞 2018-08-28 15:23:57
    先附上自己认为写的比较好的一篇博客。 ... 同时要指出自己博文的问题:对于Matlab中canoncorr中的...典型相关分析  不仅需要考虑两个变量之间的相关程度,而且还需要考察多个变量与多个变量之间的相关性。  ...

     

    先附上自己认为写的比较好的一篇博客。

    https://www.cnblogs.com/duye/p/9384821.html

    同时要指出自己博文的问题:对于Matlab中canoncorr中的stats参数结果并不是很清晰,自己统计不行。

    典型相关分析

                不仅需要考虑两个变量之间的相关程度,而且还需要考察多个变量与多个变量之间的相关性。

                比若说工厂管理人员需要了解原料的主要质量指标X1,x2..Xp与产品的主要质量指标Y1,Y2,。。。Yp之间的相关性;又或者病人的一组体检化验指标与疾病之间的相关性

                典型相关分析就是度量两组变量之间相关程度的一种多元统计方法。

                是两个随机变量之间相关性在两组变量之下的推广。

     

    基本原理

      对于两组随机变量(X1,X2,…,Xp)和(Y1,Y2,..,Yp),像主成分分析那样,考虑(X1,X2,…,Xp)的一个线性组合U及(Y1,Y2,..,Yp)的一个线性组合V,希望找到U和V之间的最大可能的相关系数,来充分反映两组变量之间的关系。这样就可以把研究两组随机变量间相关关系的问题转化为研究两个随机变量之间的相关关系。如果说一对变量(U,V)还不能完全刻画两组变量间的相关关系,可以继续找第二对变量,但是要保证第二对的变量与第一对的变量不相关,直至找不到相关变量时为止。

    1.总体典型相关变量

    一般地,若前k-1对典型变量还不足以反映X,Y之间的相关性,还可以构造第k对线性组合。

    在约束条件

                Var(Uk)=var(Vk)=1;

    Cov(Uk,Uj)=cov(Uk,Vj)=cov(Vk,Uj)=cov(Vk,Vj)=0(1<=j<k)

    求得ak,bk时得p(Uk,vk)取得最大值。

    2.总体典型变量与典型相关系数的计算方法。

     

     

    5.3.2 样本的典型变量与典型相关系数

     在实际中,(X’,Y’)’的协方差矩阵 (或者相关系数矩阵R)一般是未知的,我们具有的资料通常是关于X和Y的n组观测数据。

    和主成分分析一样,计算样本协方差矩阵作为 或者 的估计,

    代替之后呢样本典型变量和典型相关系数计算方法同总体典型变量和典型相关洗漱袋额计算方法一样。

     

     

    Matlab命令为 canoncorr,调用格式如下

    [A,B,r,U,V,stats]=canoncorr(X,Y);

    param:

      x:原始变量x矩阵,每列一个自变量指标,第i列是 xi 的样本值

      y:原始变量y矩阵,每列一个因变量指标,第j列是 yj 的样本值

    return:

      a:自变量x的典型相关变量系数矩阵,每列是一组系数。

            列数为典型相关变量数

      b:因变量y的典型相关变量系数矩阵,每列是一个系数

      r: 典型相关系数。即第一对<u1,v1>之间的相关系数、第二对<u2,v2>之间的相关系数…

      u:对于X的典型相关变量的值

      v:对于Y的典型相关变量的值

      stats:假设检验的值<详细用一下就知道了>

    例子

    5.3.3 典型相关系数的显著性检验

    典型相关分析是够恰当,取决于两组变量之间是否真正的相关,所以我们需要进行检验。

     

     

    1.检验方法

    大体的意思:先进行假设,原假设‘不能进行典型相关分析’,然后检验,一直到所有的(U,V)对才可以结束,检验的方法:似然比统计量。

     

    展开全文
  • 先附上自己认为写的比较好的一篇博客。...典型相关分析不仅需要考虑两个变量之间的相关程度,而且还需要考察多个变量与多个变量之间的相关性。比若说工厂管理人员需要了解原料的主要质量指标X1,x2..Xp与产品的主...

    先附上自己认为写的比较好的一篇博客。

    https://www.cnblogs.com/duye/p/9384821.html

    同时要指出自己博文的问题:对于Matlab中canoncorr中的stats参数结果并不是很清晰,自己统计不行。

    典型相关分析

    不仅需要考虑两个变量之间的相关程度,而且还需要考察多个变量与多个变量之间的相关性。

    比若说工厂管理人员需要了解原料的主要质量指标X1,x2..Xp与产品的主要质量指标Y1,Y2,。。。Yp之间的相关性;又或者病人的一组体检化验指标与疾病之间的相关性

    典型相关分析就是度量两组变量之间相关程度的一种多元统计方法。

    是两个随机变量之间相关性在两组变量之下的推广。

    基本原理

    对于两组随机变量(X1,X2,…,Xp)和(Y1,Y2,..,Yp),像主成分分析那样,考虑(X1,X2,…,Xp)的一个线性组合U及(Y1,Y2,..,Yp)的一个线性组合V,希望找到U和V之间的最大可能的相关系数,来充分反映两组变量之间的关系。这样就可以把研究两组随机变量间相关关系的问题转化为研究两个随机变量之间的相关关系。如果说一对变量(U,V)还不能完全刻画两组变量间的相关关系,可以继续找第二对变量,但是要保证第二对的变量与第一对的变量不相关,直至找不到相关变量时为止。

    1.总体典型相关变量

    fa98a03e2d87a13d78b2054535a159e1.png

    一般地,若前k-1对典型变量还不足以反映X,Y之间的相关性,还可以构造第k对线性组合。

    89e57c6e2ddcb3445e93122770e5a30e.png

    在约束条件

    Var(Uk)=var(Vk)=1;

    Cov(Uk,Uj)=cov(Uk,Vj)=cov(Vk,Uj)=cov(Vk,Vj)=0(1<=j求得ak,bk时得p(Uk,vk)取得最大值。

    2.总体典型变量与典型相关系数的计算方法。

    4e7818507be63f5e46ff964fe8bf7add.png

    11219aecfab053985c35c6998c924e3e.png

    5.3.2 样本的典型变量与典型相关系数

    在实际中,(X’,Y’)’的协方差矩阵 (或者相关系数矩阵R)一般是未知的,我们具有的资料通常是关于X和Y的n组观测数据。

    和主成分分析一样,计算样本协方差矩阵作为 或者 的估计,

    f29ddce2abe0c82878ac787a9862c73e.png

    a8231a08c0e61b3d44ff4bd2d34bcd75.png

    236cee0cf554515c192298b1b85346d3.png

    代替之后呢样本典型变量和典型相关系数计算方法同总体典型变量和典型相关洗漱袋额计算方法一样。

    Matlab命令为 canoncorr,调用格式如下

    [A,B,r,U,V,stats]=canoncorr(X,Y);

    param:

    x:原始变量x矩阵,每列一个自变量指标,第i列是 xi 的样本值

    y:原始变量y矩阵,每列一个因变量指标,第j列是 yj 的样本值

    return:

    a:自变量x的典型相关变量系数矩阵,每列是一组系数。

    列数为典型相关变量数

    b:因变量y的典型相关变量系数矩阵,每列是一个系数

    r: 典型相关系数。即第一对之间的相关系数、第二对之间的相关系数…

    u:对于X的典型相关变量的值

    v:对于Y的典型相关变量的值

    stats:假设检验的值

    例子

    5.3.3 典型相关系数的显著性检验

    典型相关分析是够恰当,取决于两组变量之间是否真正的相关,所以我们需要进行检验。

    1.检验方法

    大体的意思:先进行假设,原假设‘不能进行典型相关分析’,然后检验,一直到所有的(U,V)对才可以结束,检验的方法:似然比统计量。

    2757d4224ed83e379c71aa602e7cbdef.png

    展开全文
  • 典型相关分析R应用

    万次阅读 2018-11-04 23:35:49
    什么是典型相关分析 典型相关分析基本架构 简单相关分析 多变量相关分析 典型相关分析 典型相关分析的基本原理 R实现 20名中年人的生理指标和训练指标 广州省能源消费量与经济增长之间的典型相关分析 什么...

    目录

    什么是典型相关分析

    典型相关分析基本架构

    简单相关分析

    多变量相关分析

    典型相关分析

    典型相关分析的基本原理

    R实现

    20名中年人的生理指标和训练指标

    广州省能源消费量与经济增长之间的典型相关分析


    什么是典型相关分析

    用于探讨一组解释变量-亦即预测变量与一组反应变量间的关系即是典型相关分析-canonical correlation analysis,比如在体育训练中,考察运动员身体的各项指标与训练成绩之间的关系,典型相关分析可以说是复相关分析的延伸。

    典型相关分析基本架构

    简单相关分析

    多变量相关分析

    典型相关分析

    典型相关分析的基本原理

    假设有两组变量,采用类似主成分分析的做法,在每一组变量中选择若干个有代表性的综合指标-变量的线性组合,通过研究两组的综合指标之间的关系来反映两组变量之间的相关关系,基本原理如下:首先在魅族变量中找出变量的线性组合,使其具有最大相关性,然后再每组变量中找出第二对线性组合,使其分别与第一对线性组合不相关,而第二对线性组合本身具有最大的相关性,如此继续下去,直到两组变量之间的相关性被提取完毕。

    R实现

    20名中年人的生理指标和训练指标

    x1	x2	x3	y1	y2	y3
    191	36	50	5	162	60
    189	37	52	2	110	60
    193	38	58	12	101	101
    162	35	62	12	105	37
    189	35	46	13	155	58
    182	36	56	4	101	42
    211	38	56	8	101	38
    167	34	60	6	125	40
    176	31	74	15	200	40
    154	33	56	17	251	250
    169	34	50	17	120	38
    166	33	52	13	210	115
    154	34	64	14	215	105
    247	46	50	1	50	50
    193	36	46	6	70	31
    202	37	62	12	210	120
    176	37	54	4	60	25
    157	32	52	11	230	80
    156	33	54	15	225	73
    138	33	68	2	110	43
    

    计算相关系数矩阵

    > X=read.table("clipboard",header=T)#读取例11.1数据
    > (R=cor(X))
               x1         x2          x3         y1         y2          y3
    x1  1.0000000  0.8702435 -0.36576203 -0.3896937 -0.4930836 -0.22629556
    x2  0.8702435  1.0000000 -0.35289213 -0.5522321 -0.6455980 -0.19149937
    x3 -0.3657620 -0.3528921  1.00000000  0.1506480  0.2250381  0.03493306
    y1 -0.3896937 -0.5522321  0.15064802  1.0000000  0.6957274  0.49576018
    y2 -0.4930836 -0.6455980  0.22503808  0.6957274  1.0000000  0.66920608
    y3 -0.2262956 -0.1914994  0.03493306  0.4957602  0.6692061  1.00000000
    > 

    求特征值和典型相关系数

    > R11=R[1:3,1:3]
    > R12=R[1:3,4:6]
    > R21=R[4:6,1:3]
    > R22=R[4:6,4:6]
    > A=solve(R11)%*%R12%*%solve(R22)%*%R21
    > ev=eigen(A)$values# 特征值
    > ev   
    [1] 0.632992335 0.040222726 0.005266446
    > sqrt(ev)#典型相关系数
    [1] 0.79560815 0.20055604 0.07257029
    > 

    典型相关系数检验,确定典型变量

    > xy=scale(X)#数据标准化 
    > ca=cancor(xy[,1:3],xy[,4:6])#典型相关分析 
    > ca$cor#典型相关系数 
    [1] 0.79560815 0.20055604 0.07257029
    > ca$xcoef#第一组变量的典型载荷
              [,1]        [,2]        [,3]
    x1 -0.17788841 -0.43230348  0.04381432
    x2  0.36232695  0.27085764 -0.11608883
    x3 -0.01356309 -0.05301954 -0.24106633
    > ca$ycoef#第二组变量的典型载荷
              [,1]        [,2]        [,3]
    y1 -0.08018009 -0.08615561  0.29745900
    y2 -0.24180670  0.02833066 -0.28373986
    y3  0.16435956  0.24367781  0.09608099
    > 

    检验

    > library(mvstats)   
    > cancor.test(xy[,1:3],xy[,4:6],plot=T)#典型相关分析及检验作图
    
    $`cor`
    [1] 0.79560815 0.20055604 0.07257029
    
    $xcoef
              [,1]        [,2]        [,3]
    x1 -0.17788841 -0.43230348  0.04381432
    x2  0.36232695  0.27085764 -0.11608883
    x3 -0.01356309 -0.05301954 -0.24106633
    
    $ycoef
              [,1]        [,2]        [,3]
    y1 -0.08018009 -0.08615561  0.29745900
    y2 -0.24180670  0.02833066 -0.28373986
    y3  0.16435956  0.24367781  0.09608099
    
    $xcenter
               x1            x2            x3 
    -5.551115e-18 -1.942890e-17  1.821460e-17 
    
    $ycenter
               y1            y2            y3 
    -2.775558e-17  3.330669e-17  3.365364e-17 
    
    cancor test: 
                  r          Q          P
    [1,] 0.79560815 16.2549575 0.06174456
    [2,] 0.20055604  0.6718487 0.95475464
    [3,] 0.07257029  0.0712849 0.78947507
    > 

    广州省能源消费量与经济增长之间的典型相关分析

    年份	x1	x2	x3	x4	y1	y2	y3	y4	y5	y6
    1984	867.7	483.52	662.35	30	145.25	154.33	33.22	125.93	5576.6	818.37
    1985	955.2	531.74	700.16	30.03	171.87	185.81	44.01	175.69	5656.6	954.12
    1986	1019.3	624.53	797.59	231.83	188.37	208.46	47.42	223.28	5740.7	1102.1
    1987	1144.4	678.17	944.6	175.46	232.14	273.77	56.58	284.2	5832.1	1320.9
    1988	1451.1	756.01	1017.6	165.54	306.5	386.35	73.82	388.7	5928.3	1583.1
    1989	1575.2	893.28	1112.6	375.61	351.73	464.06	90.07	475.53	6025	2086.2
    1990	1326	919.61	1313.7	474.8	384.59	523.42	92.45	558.58	6246.3	2303.2
    1991	1459.2	1055.7	1515.5	517.89	416	675.55	107.12	694.63	6348.9	2752.2
    1992	1535.9	1149.4	1817	1046.3	465.83	899.28	201.04	881.39	6463.2	3476.7
    1993	1693.8	1173.9	2174.5	1779.9	559.67	1380.2	320.73	1171.3	6581.6	4632.4
    1994	1749.5	1328.3	2630.8	1605.2	694.65	1847.6	394.37	1580	6692	6367.1
    1995	1906.8	1476	2803.7	1575.5	868.99	2413.8	462.91	1988.2	6788.7	7438.7
    1996	1804.4	1506.2	3072	2354.6	941.73	2788.8	480.53	2308.1	6896.8	8157.8
    1997	1756.3	1472.6	3090.8	3064.6	986.82	3158.7	489.08	2680.9	7013.7	8561.7
    1998	1681.3	1737.9	3273.8	2954.2	1004.9	3463.1	528.85	2922.2	7115.6	8839.7
    1999	1541.8	1912.5	3454.3	2668.3	1021.3	3705.9	558.44	3178.7	7298.9	9125.9
    2000	1552.7	2052.1	4122.4	2757.4	1000.1	4295	573.72	3793.4	7498.5	9761.6
    2001	1554.3	2209.2	4506.3	3662.6	1004.4	4732.4	609.2	4301.8	7565.3	10415
    2002	1574.9	2346.1	5343.9	4211.2	1032.8	5288.5	647.1	4801.3	7649.3	11137
    
    > d.2=read.table("clipboard",header=T)#选取例11.2数据
    > cancor.test(d.2[,1:4],d.2[5:10],plot=T)
    
    $`cor`
    [1] 0.9990222 0.9549215 0.7372625 0.4267113
    
    $xcoef
              [,1]       [,2]       [,3]        [,4]
    x1 -0.01398338  0.2627242 -0.1633945 -0.05500050
    x2  0.11886915  0.4359084  1.5136720 -0.02025096
    x3  0.09035694 -0.7627282 -1.6045267 -0.96535666
    x4  0.03687362  0.1724089  0.1985098  1.04168316
    
    $ycoef
              [,1]       [,2]        [,3]       [,4]       [,5]       [,6]
    y1 -0.05900682  1.7711541  1.05700423  1.5686538  -2.689797 -1.4397779
    y2 -0.22982193 -5.0796599  3.72100577  1.5689112  12.636121  6.4680292
    y3  0.05815256  1.2193116  0.09171477  0.9209067  -1.508867 -3.9679901
    y4  0.32722774  4.4699954 -2.21299707 -0.2103381 -12.579865 -6.8854323
    y5  0.08585993 -0.3786835  0.95433947 -0.8581875   2.151352  0.7645358
    y6  0.05439361 -1.9202108 -3.59564677 -2.9345146   1.884370  4.9775014
    
    $xcenter
               x1            x2            x3            x4 
     3.418318e-16 -4.382459e-17 -8.034509e-17 -9.641410e-17 
    
    $ycenter
               y1            y2            y3            y4            y5 
    -5.551115e-17  3.871172e-17 -9.641410e-17  7.888427e-17  3.494098e-16 
               y6 
     8.326673e-17 
    
    cancor test: 
                 r          Q            P
    [1,] 0.9990222 120.647898 7.438494e-15
    [2,] 0.9549215  39.264245 5.850938e-04
    [3,] 0.7372625  10.345472 2.416105e-01
    [4,] 0.4267113   1.909441 5.914135e-01
    > 

     经检验在0.05水平上,有两个典型相关是显著的。于是可得前两对典型变量的线性组合:

     -0.01398338x1 + 0.11886915x2 +  0.09035694x3 + 0.03687362x4 = V1

     -0.05900682y1 +  -0.22982193y2 +  0.05815256y3 +  0.32722774y4 +  0.08585993y5 +   0.05439361y6 = U1

    …………

    解释如下:

    r1 =  0.9990222,说明u1与v1之间具有高度的相关关系,尤其是拥有绝对值较大的权系数,而各自的线性组合中变量大多为正数,说明能源消耗越高,经济增长越快。油品,电力,进口能源拥有较大载荷,说明油品,电力是能源消费量的重要指标,在能源消费中占主导地位,x4较x1较大,说明随着经济的发展,本地能源不足以满足经济发展需求,进口能源逐渐凸显其重要性。

    展开全文
  • 典型相关分析相关知识

    千次阅读 2017-07-18 20:06:58
    1. 典型相关分析相关知识1.1介绍 典型相关分析是用来分析向量(组)X和Y之间映射关系的方法。 一般的线性回归问题中,都具有一个或多自变量X和因变量Y,其数学表达形式为:假设 X∈Rm,Y∈RmX\in{R^m},Y\in{R^m},...
  • 典型相关分析相关资料

    万次阅读 多人点赞 2012-05-20 17:29:14
    典型相关分析的基本思想 Canonical Correlation Analysis   CCA典型相关分析 (canonical correlation analysis)利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理...
  • 我想我还是从以下这几个方面来全面、通俗地为大家介绍典型相关分析 Canonical Correlation Analysis (以下简称,CCA),如果有任何问题,欢迎评论,互相学习讨论! CCA详解目录Why CCA emerges?What is CCA?...
  • 典型相关分析(CCA)相关资料

    千次阅读 2012-11-05 09:34:29
    典型相关分析的基本思想 Canonical Correlation Analysis CCA典型相关分析 (canonical correlation analysis)利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是...
  • 因子分析R语言实现

    千次阅读 2014-09-01 09:46:51
    例子:各科学习成绩(数学能力,语言能力,运动能力等) 例子:生活满意度(工作满意度,家庭满意度) 主要用途: 减少分析变量个数 通过对变量间相关关系的探测,将原始变量分组,即将相关性高的变
  • 本文分析一下《DirectShow开发指南》中的一个典型的Transform Filter的例子:字幕叠加(FilterTitleOverlay)。通过分析例子,我们可以学习到DirectShow Transform Filter 开发的方式。 直接打开项目工程(我这里...
  • 典型相关分析(CCA)的思想是: 分析自变量组 X = [x1,x2,x3…xp],因变量组 Y = [y1,y2,y3…yq] 之间的相关性。(注意这里X的每一个自变量x1是个列向量,代表有多个观测值)。 如果采用传统的相关分析,只...
  • r语言实现关联分析–关联规则挖掘 关联分析: 引子: 我们一般把一件事情发生,对另一间事情也会产生影响的关系叫做关联。而关联分析就是在大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系(形如“由于某些事件的发生而...
  • Chapter 10 Cluster Analysis本篇是第十章,内容是聚类分析。由于之后的几章是典型分析方法。而且在14章的案例里面可能不会体现,所以内容里会渗透较多的R语言操作。
  • Chapter 8 ANOVA本篇是第八章,内容是方差分析。前一段考试,汇报,作业。忙不过来,停更了一段时间,现在重新开始更这一部分内容。方差分析是很多实验的基础以及很重要的分析手段,这一章内容相比较而言比较多。
  • ahk入门的典型例子

    千次阅读 2017-02-09 09:56:47
    在下面的例子中, Win+N 被设置为启动记事本. 磅的符号 [#] 表示 Windows 键, 它被称为 修饰符: #n:: Run Notepad return 在前面的最后一行中,return 用来结束此热键.不过, 如果热键只需要执行单行语句, 那么...
  • [pdf版本] 典型相关分析.pdf1.问题 在线性回归中,我们使用直线来拟合样本点,寻找n维特征向量X和输出结果(或者叫做label)Y之间的线性关系。其中,。然而当Y也是多维时,或者说Y也有多个特征时,我们希望分析出X...
  • R语言实现决策树算法

    千次阅读 2017-06-17 16:05:19
    R语言实现 决策树算法决策树算法是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树
  • R语言与数据分析之十:购物篮分析

    千次阅读 2014-12-23 10:30:02
    提到数据挖掘,我们第一反应就是之前听到的啤酒和尿不湿的故事,该故事就是典型的数据挖掘中的关联规则。购物篮分析区别于传统的线性回归的主要区别为,关联分析针对离散数据; 常见关联规则: 关联规则:牛奶=>...
  • R语言与统计分析

    万次阅读 2015-12-16 11:20:29
    R语言与统计分析 汤银才 主编 高等教育出版社 二○○八年五月 内容介绍 本书以数据的常用统计分析方法为基础,在简明扼要地阐述统计学基本概 念、基本思想与基本方法的基础上,讲述与之相对应的R函数的实现,...
  • R语言——方差分析

    万次阅读 多人点赞 2017-05-22 15:58:00
    一、方差分析的基本概念 方差分析是在20世纪20年代发展起来的一种统计方法,它是由英国统计学家费希尔在进行实验设计时为解释实验数据而首先引入的。 从形式上看,方差分析是比较多个总体的均值是否相等;但是其...
  • 创建测试数据 作为第一步,我们创建一些测试数据,用于拟合我们的模型。...我将x值平衡在零附近以“去相关”斜率和截距。结果应该看起来像右边的 trueA <- 5 trueB <- 0 trueSd <- 10 samp...
  • 生存分析是一套统计方法,用来解决诸如“多长时间后,某个特定事件发生”这样的问题; 换句话说,也可以称之为**“事件时间分析”**。 这种方法被称为生存分析,是由于主要是由医学研究人员开发的,他们更感兴趣的是...
  • 聚类算法实现分析

    千次阅读 2016-08-28 23:34:25
    聚类算法实现分析 机器学习的常用方法,主要分为有监督学习和无监督学习。监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合...
  • 语法分析(LL1java代码实现

    千次阅读 2019-10-31 16:55:03
    实验三、 语法分析程序的设计 【实验目的与要求】 语法分析是编译过程的核心部分,常用...通过设计、编制、调试一个典型的语法分析程序,实现对词法分析程序所提供的单词序列进行语法检查和结构分析,进一步掌握常...
  • 介绍 ...其中包括图像和语音识别,无人驾驶汽车,自然语言处理等等。 今天,深度学习对于几乎所有需要机器学习的任务都是非常有效的。但是,它特别适合复杂的分层数据。其潜在的人工神经网...
  • R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部...
  • 深入分析Volatile的实现原理

    千次阅读 2017-03-28 19:30:05
    1、引言在多线程并发编程中synchronized和Volatile都扮演着重要的角色,Volatile是轻量级的...它在某些情况下比synchronized的开销更小,下面我们将深入分析Voliate的实现原理。2、Volatile定义java编程语言允许

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 47,932
精华内容 19,172
关键字:

典型相关分析r实现例子