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  • 数据挖掘中区间数据模糊聚类研究——基于Wasserstein测度.pdf
  • 数据库查询区间数据

    千次阅读 2021-01-31 02:15:18
    这里我说的区间数据就是说,比如我们只查询第20-30条数据。以下以查询20-30条数据为例:MySQLmysql> SELECT * FROM table LIMIT 20,10; // 检索记录行 21-30//为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行...

    这里我说的区间数据就是说,比如我们只查询第20-30条数据。

    以下以查询20-30条数据为例:

    MySQLmysql> SELECT * FROM table LIMIT 20,10; // 检索记录行 21-30

    //为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行,可以指定第二个参数为 -1:

    mysql> SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; // 检索记录行 96-last.

    //如果只给定一个参数,它表示返回最大的记录行数目:

    mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; //检索前 5 个记录行

    //换句话说,LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n

    SQL Server

    第一种

    先根据ID升序 查询前30条记录信息,再将查询的结果根据ID降序 查询前20条记录SELECT * FROM (SELECT top 20 * FROM (SELECT top 30 * FROM 表名 ORDER BY ID) t1 ORDER BY ID DESC) t2 ORDER BY ID

    第二种

    先将查询出前10条记录信息,然后将这10条信息从结果集中剔除掉select top 10 * from 表名 where id not in (select top 10 id from 表名 order by id asc) order by ID

    第三种

    先查询出前10条记录最大的ID,然后再查询出>ID的前10条记录信息select top 10 * from 表名 where ID> (select max(ID) from (select top 10 ID from 表名 order by ID) t1) order by ID

    第三种

    SqlServer2005后可以根据ROW_NUMBER查询select * from (select *, ROW_NUMBER() OVER (order by ID) AS ROWNUM from 表) t where ROWNUM between 21 and 30

    Oracleselect * from (select rownum no,* from 表名 where rownum<=30 ) where no >20;

    Oracle的rownum与rowid区别

    ROWNUM是对结果集加的一个伪列,即先查到结果集之后再加上去的一个列 (强调:先要有结果集)。简单的说 rownum 是对符合条件结果的序列号。它总是从1开始排起的。所以你选出的结果不可能没有1,而有其他大于1的值;参考:http://tenn.iteye.com/blog/99339

    rowid 与 rownum 虽都被称为伪列,但它们的存在方式是不一样的,rowid 可以说是物理存在的,表示记录在表空间中的唯一位置ID,在DB中唯一。只要记录没被搬动过,rowid是不变的。rowid 相对于表来说又像表中的一般列,所以以 rowid 为条件就不会有 rownum那些情况发生

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  • 拓端tecdat|R语言区间数据回归分析

    千次阅读 2020-03-28 15:20:41
    回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互...基于置信度可以形成置信区间,一定程度弥补了预测值为单点的不足,但将点数据作为研究对象,以点带表某范围内的所有数据,往往存在信息丢失的问题.

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=14850

    原文出处:拓端数据部落公众号

    回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系.传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的.基于置信度可以形成置信区间,一定程度弥补了预测值为单点的不足,但将点数据作为研究对象,以点带表某范围内的所有数据,往往存在信息丢失的问题.

    区间回归分析是一种以区间数为研究对象的数据分析方法.区间数能反映出数据的变动范围,更符合现实情况.区间型符号数据是区间数的一种,通过"数据打包"形成,因此除具有区间端点信息外,还具有区间内部散点信息.

    本文将做一个简短的解释说明如何使用R在有区间的情况下提取上下限值。让我们从生成数据开始,

    
    X=rnorm(n)
    Y=2+X+rnorm(n,sd = .3)

     假设现在我们不再观察变量x,而只是观察一个类(我们将创建八个类,每个类有八分之一的观察值)

    
    Q=quantile(x = X,(0:8)/8)
    Q[1]=Q[1]-.00001
    Xcut=cut(X,breaks = Q)
    

     例如,对于第一个值,我们有

    
    as.character(Xcut[1])
    [1] "(-0.626,-0.348]"

     要提取有关这些边界的信息,我们可以使用下面的小代码,该代码返回区间的下限,上限和中值

    
    
    lower = c(lower1,lower2)
    lower=lower[!is.na(lower)]
    upper = c(upper1,upper2)
    upper=upper[!is.na(upper)]
    mid = (lower+upper)/2
    return(c(lower=lower,mid=mid,upper=upper)
    
    extrai(Xcut[1])
    lower mid upper 
    -0.626 -0.487 -0.348

     可以看到,我们可以在数据库中创建三个变量(具有下限,上限和中值信息)

    
    B$lower=B2[1,]
    B$mid =B2[2,]
    B$upper=B2[3,]

     我们可以比较4个回归(i)我们对8个类别进行回归,即我们的8个因子(ii)我们对区间的下限进行回归,(iii)对区间的“平均值”值进行回归(iv)对上限

    
    regF=lm(Y~X,data=B)
    regL=lm(Y~lower,data=B)
    regM=lm(Y~mid,data=B)
    regU=lm(Y~upper,data=B)

     我们可以将预测与我们的四个模型进行比较

      

    更进一步,我们还可以比较模型的AIC,

    
    AIC(regF)
    [1] 204.5653
    AIC(regM)
    [1] 201.1201
    AIC(regL)
    [1] 266.5246
    AIC(regU)
    [1] 255.0687

    如果下限和上限值的使用不是确定性的,则在此处应注意,使用区间的平均值会比使用8个因子略好。


    参考文献

    1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型

    2.R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA)

    3.基于R语言的lmer混合线性回归模型

    4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析

    5.在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析

    6.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

    7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化

    8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据

    9.R语言分层线性模型案例

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    最终结果展示

    image.png

    一、准备

    接上个例子,我们将同比划分为4个区间 :
    0:sun
    [0,-0.1):cloud
    [-0.1,-0.2):rain
    [-0.2,-0.3):snow

    二、开始

    Step1

    首先创建一个计算字段符号可视化:
    使用条件语句

    IF [同比] > 0 THEN 'sun'
    ELSEIF [同比] > -0.1 THEN 'cloud'
    ELSEIF [同比] > -0.2 THEN 'rain'
    ELSE 'snow'
    END
    

    image.jpeg
    也可以使用函数IIF

    IIF([同比] > 0,'sun',
    IIF([同比] > -0.1,'cloud',
    IIF([同比] > -0.2,'rain','snow')))
    

    Step2

    将符号可视化拖放到文本下,并将标记由自动改为形状。
    image.jpeg

    Step3

    点击形状,选择形状板,并对数据项进行指定形状。
    image.jpeg
    效果如下:
    image.jpeg
    亦可将计算字段符号可视化拖放到颜色中,并为其指定颜色。(4个颜色真心不好配色,而且还要跟表达的意义有关联,等我找到合适的配色再补充。)

    Step4

    通常需要再将计算字段同比放进来,毕竟有些人看不到数字会不适应。
    image.jpeg
    备注:Tableau自带的形状中并没有上例使用的形状。

    如何添加自定义的形状?

    1. 从互联网上下载需要用到的形状(图标)。 推荐网站iconfont:http://www.iconfont.cn/
    2. 将下载到的形状(图标)复制到Tableau的安装目录下:C:\Program Files\Tableau\Tableau 10.3\defaults\Shapes可以自建文件夹,也可以使用Tableau默认创建的文件夹。
    3. 重启Tableau。

    支持形状图像文件包括位图 (.bmp)、可移植网络图形 (.png)、JPEG、图形交换格式 (.gif)。

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            在用Excel处理数据时,可能会遇到形如0.1-5.0形式的数据,而我们分析数据时,常常是需要单独分析上界和下界的,当数据量很大时,我们该如何简单便捷的将该种形式的数据分列存储呢?下面介绍一种简单的操作步骤。

    对于如下的一组数据:

    0.14-0.28
    0.16-0.31
    0.14-0.81
    0.14-0.34
    0.13-0.32
    0.13-0.3
    0.13-0.28
    0.16-0.28
    0.15-0.26
    0.14-0.26
    0.12-0.26
    0.1-0.3
    0.1-0.56
    0.13-0.39
    首先,数据 =====>分列 =====>选中分隔符号=====>分隔符号下面的其他栏里先选中,然后输入-=====>完成。




    该种方法对于1/2这种形式的也适用,只需将分隔符号选下中其他选项部分改为/即可(另一种方法见如何将Excel表中一列数据的分子和分母分别存储)。这是分列的一种普适方法。

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空空如也

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