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  • SPSS聚类分析——一个案例演示聚类分析全过程

    万次阅读 多人点赞 2015-03-06 14:46:23
    SPSS聚类分析——一个案例演示聚类分析全过程 摘要: 案例数据源: 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据,变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》 ...

    SPSS聚类分析——一个案例演示聚类分析全过程


    摘要: 案例数据源: 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据,变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》

    案例数据源:

    有20种12盎司啤酒成分和价格的数据,变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。点击下载

    【一】问题一:选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类”

    1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类,是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定,而且还有花费不少成本,如果都纳入分析的话,岂不太麻烦太浪费?所以,有必要对4个变量进行降维处理,这里采用spss R型聚类(变量聚类),对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。

    2、4个分类变量量纲各自不同,这一次我们先确定用相似性来测度,度量标准选用pearson系数,聚类方法选最远元素,此时,涉及到相关,4个变量可不用标准化处理,将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1,说明两个变量可互相替代。

    3、只输出“树状图”就可以了,个人觉得冰柱图很复杂,看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903,最大,二者选其一即可,没有必要都作为聚类变量,导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量,可以根据专业知识或测定的难易程度决定。(与因子分析不同,是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。)这里选用酒精含量,至此,确定出用于聚类的变量为:酒精含量,钠含量,价格。

    【二】问题二:20中啤酒能分为几类?——采用“Q型聚类”

    1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类,暂时用一个3-5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同,所以我们需要对数据标准化,这一回用欧式距离平方进行测度。


    2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类,这是个复杂的过程,需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”,则在数据区域内会自动生成聚类结果。

    【三】问题三:用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么,有用么?——采用“单因素方差分析”

    1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外,还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献,如果有个别变量对分类没有作用的话,应该剔除。

    2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。注意此时,因子变量选择聚为4类的结果,而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示,三个聚类变量sig值均极显著,我们用于分类的3个变量对分类有作用,可以使用,作为聚类变量是比较合理的。

    【四】问题四:聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“

    1、聚类分析最后一步,也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释,描述各类的特征,即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。

    2、我们可以采用spss的means均值比较过程,或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中,report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别,主要根据专业知识来判定。这里到此为止。

    以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类,单因素方差分析,means过程等,是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。数据源和部分介绍均摘自《SPSS for Windows 统计分析》书中。



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  • Python数据分析实例

    万次阅读 多人点赞 2019-06-14 22:13:37
    Python数据分析 Python爬取网页数据

    Python数据分析

    Python爬取网页数据

    // An highlighted block
    import requests
    if __name__=="__main__":
        response = requests.get("https://book.douban.com/subject/26986954/")
        content = response.content.decode("utf-8")
        print(content)
    
    // An highlighted block
    import requests
    url="https://pro.jd.com/mall/active/4BNKTNkRMHJ48QQ5LrUf6AsydtZ6/index.html"
    try:
        r=requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding=r.apparent_encoding
        print(r.text[:100])
    except:
        print("爬取失败")
    

    Python生成柱状图

    // An highlighted block
    import matplotlib.pyplot as plt  
      
    num_list = [1.5,0.6,7.8,6]  
    plt.bar(range(len(num_list)), num_list,color='rbgy')  
    plt.show()  
    

    在这里插入图片描述
    Python生成堆状柱状图

    // An highlighted block
    import matplotlib.pyplot as plt  
      
    name_list = ['Monday','Tuesday','Friday','Sunday']  
    num_list = [1.5,0.6,7.8,6]  
    num_list1 = [1,2,3,1]  
    plt.bar(range(len(num_list)), num_list, label='boy',fc = 'y')  
    plt.bar(range(len(num_list)), num_list1, bottom=num_list, label='girl',tick_label = name_list,fc = 'r')  
    plt.legend()  
    plt.show()  
    

    在这里插入图片描述
    Python生成竖状柱状图

    // An highlighted block
    import matplotlib.pyplot as plt  
      
    name_list = ['Monday','Tuesday','Friday','Sunday']  
    num_list = [1.5,0.6,7.8,6]  
    num_list1 = [1,2,3,1]  
    x =list(range(len(num_list)))  
    total_width, n = 0.8, 2  
    width = total_width / n  
      
    plt.bar(x, num_list, width=width, label='boy',fc = 'y')  
    for i in range(len(x)):  
        x[i] = x[i] + width  
    plt.bar(x, num_list1, width=width, label='girl',tick_label = name_list,fc = 'r')  
    plt.legend()  
    plt.show()  
    

    在这里插入图片描述
    Python生成折线图

    // An highlighted block
    import pandas as pd
    import numpy as np
     
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(15, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
    df.plot.area() 
    

    在这里插入图片描述
    Python生成柱状图

    // An highlighted block
    import pandas as pd
    import numpy as np
     
    df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(5), index=['a', 'b', 'c', 'd','e'], columns=['x'])
    df.plot.pie(subplots=True)
    

    在这里插入图片描述
    Python生成箱型图

    // An highlighted block
    #首先导入基本的绘图包
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    #添加成绩表
    plt.style.use("ggplot")
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
    
    #新建一个空的DataFrame
    df=pd.DataFrame()
    
    // An highlighted block
    df["英语"]=[76,90,97,71,70,93,86,83,78,85,81]
    df["经济数学"]=[65,95,51,74,78,63,91,82,75,71,55]
    df["西方经济学"]=[93,81,76,88,66,79,83,92,78,86,78]
    df["计算机应用基础"]=[85,78,81,95,70,67,82,72,80,81,77]
    df
    
    // An highlighted block
    plt.boxplot(x=df.values,labels=df.columns,whis=1.5)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    // An highlighted block
    #用pandas自带的画图工具更快
    df.boxplot()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    Python生成正态分布图

    // An highlighted block
    # -*- coding:utf-8 -*-
    # Python实现正态分布
    # 绘制正态分布概率密度函数
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import math
    
    u = 0  # 均值μ
    u01 = -2
    sig = math.sqrt(0.2)  # 标准差δ
    
    x = np.linspace(u - 3 * sig, u + 3 * sig, 50)
    y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 / (2 * sig ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig)
    print(x)
    print("=" * 20)
    print(y_sig)
    plt.plot(x, y_sig, "r-", linewidth=2)
    plt.grid(True)
    plt.show()
    

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  • Eviews作时间序列分析一个实例

    千次阅读 2019-05-19 19:33:00
    时间序列分析是作时间序列数据预测的一个重要部分,由于此次实验室竞赛也用到了时间序列分析,就在此说一下平稳性分析以及非平稳处理的方法: 1.判断平稳性 1.1平稳性的定义 (1)严平稳 严平稳是一种条件...

               时间序列分析是作时间序列数据预测的一个重要部分,由于此次实验室竞赛也用到了时间序列分析,就在此说一下平稳性分析以及非平稳处理的方法:

              1.判断平稳性

            1.1平稳性的定义

             (1)严平稳

               严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义,它认为只有当序列所有的统计特性都不会随着时间的推移而发生变化时,该序列才能被认为平稳。

                满足如下条件的序列称为严平稳序列:

               

     

             (2)宽平稳 

                宽平稳是使用序列的特征统计量来定义的一种平稳性。它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定,所以只要保证序列低阶矩平稳(二阶),就能保证序列的主要性质近似稳定。

       满足如下条件的序列称为宽平稳序列:

       

       1.2平稳性检验的方法

        (1)时序图检验:

           根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质,平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动,而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征

        (2)自相关图检验:

         平稳序列通常具有短期相关性。该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数的增加,平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零。

       2.时序分析实例

       下面以国际原油2011年至2017年每天国际原油的价格作为时间序列数据进行分析

            2.1时序图检验

              首先需要作出时序图,通过时序图作出一个基本的判断。

       用Eviews作出的时序图如下:

       

     

        从图中可以看出,该时间序列不是平稳的,接着再用自相关图进一步检验。

        2.2自相关图检验

        作出的自相关图如下:

        

        自相关系数也并不是很快衰减到0,而且图中的prob数值都是小于0.05的,更加证实了该序列是非平稳的。

        接下来对该序列进行差分运算(即后项减去前项),差分后的序列的时序图如下:

        

        其自相关系数图如下:

        

        此时,可以看出,差分后的序列是平稳的。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/DLB511/p/10890403.html

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  • 使用jprofiler分析dump文件一个实例

    万次阅读 2017-12-01 14:48:18
    jstat 命令先分析一下 次fullgc之后 old 老年代使用比例 只降低2% 应该有什么大的对象常驻内存。   2.可以使用jmap 命令查看对象大小 (这里后面使用jprofiler 就没用这命令)   jmap -histo:live 72947...

    1.. jstat 命令先分析一下

    一次fullgc之后 old 老年代使用比例 只降低2% 应该有什么大的对象常驻内存。

     

    2.可以使用jmap 命令查看对象大小 (这里后面使用jprofiler 就没用这个命令)

     

    jmap -histo:live 72947 | more 

     

    3 .dump 线上文件栈

    [root@yszyz10a153 ~]# jmap -dump:live,format=b,file=heap201712.hropf  72947   
    Dumping heap to /root/heap201712.hprof ...
    Heap dump file created

     

    4

    使用jprofiler 加载dump文件 (jprofiler版本9.1.1)

     

    点击菜单biggst object 发现大对象是arrayblockingqueue 占用400M 点击show in graph 图形展示对象

     

     

     

    发现关联的可能问题来自 logback 

     

    继续查看

     

    也是指向logback 

     

    查看logback的配置文件 info级别

     

    	<!-- 异步输出,异步的log片段必须在同步段后面,否则不起作用 -->
    	<appender name="ASYNC_INFO" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
    		<!-- 不丢失日志.默认的,如果队列的80%已满,则会丢弃TRACT、DEBUG、INFO级别的日志 , 保持INFO的events,设置该值为0。 -->
    		<discardingThreshold>0</discardingThreshold>
    		<!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 -->
    		<queueSize>100000000</queueSize> <!-- 设置太大 ,系统可能跑步起来 0<queueSize<1个亿 -->
    		<!-- 添加附加的appender,最多只能添加一个 -->
    		<appender-ref ref="INFO" />
    	</appender>

     

    queuesize 设置的太大了 调小该值即可  是个初始的blockingqueue 

     

     

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