R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成
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2023-09-14 13:07:53
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聚类
关键度量指标：距离
距离的定义
常用距离（薛毅书P469）
绝对值距离 manhattan
欧氏距离Euclide euclidean
闵可夫斯基距离
切比雪夫距离Chebyshev maximum
马氏距离
Lance和Williams距离 Lance
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2023-08-10 11:21:45
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马氏距离（Mahalanobis Distance）马氏距离(Mahalanobis Distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。它考虑到数据特征之间的联系，并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度。马氏距离的定义假设\(x\)，\(y\)是从均值向量为
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2023-12-13 20:44:48
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# 欧氏距离与其在R语言中的应用
欧氏距离（Euclidean Distance）是数学中一种常见的距离度量方法，广泛应用于数据科学、机器学习和统计分析等领域。它用于衡量两个点之间的直线距离，可以简单理解为在多维空间中两点的“真实距离”。在R语言中，计算欧氏距离相对简单且便捷，通常使用`dist()`函数。本文将为您介绍如何在R语言中计算欧氏距离，并进一步探讨其在数据分析中的应用。
## 欧氏
# 欧式距离在R语言中的应用与实现
欧式距离是计算两个点之间的直线距离最常用的方法之一，广泛应用于机器学习、数据分析和统计学中。其数学定义为在欧几里得空间中，两点间的距离是基于它们的坐标值计算得出。本文将深入探讨欧式距离的概念，并通过R语言实现相关代码示例。
## 欧式距离的数学定义
在二维空间中，两个点 \(A(x_1, y_1)\) 和 \(B(x_2, y_2)\) 之间的欧式距离可以
原创
2024-09-11 05:10:43
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# 在R语言中实现欧氏距离
欧氏距离是一种常见的数据分析方法，用于计算两点之间的直线距离。在机器学习、聚类等领域，欧氏距离常常用于度量数据点之间的相似度。本文将教你通过R语言实现欧氏距离的计算，步骤清晰易懂，适合初学者。
## 实现流程
以下是实现欧氏距离的整体流程，表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|-------|--------
现在是第三章，数组和矩阵，先列举本章的概述内容:1.创建矩阵2.矩阵运算3.调用矩阵的行和列4.增加或删除行和列5.矩阵VS向量6.案例1：生成协方差矩阵7.案例2：寻找异常值8.案例3：找到图中距离最近的一对端点一、创建矩阵使用matrix()函数创建矩阵，nrow指定行数，ncol指定列数> y<-matrix(c(1,2,3,4),nrow=2,ncol=2)
> y
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2023-06-19 20:53:00
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文章目录前言1 距离判别1.1 双群体1.1.1 理论推导1.1.2 R语言实现1.1.3 实例分析1.2 多群体1.2.1 理论推导1.2.2 R语言实现1.2.3 实例分析2 贝叶斯判别2.1 双群体2.1.1 理论推导2.1.2 R语言实现2.1.3 实例分析2.2 多群体2.2.1 理论推导2.2.2 R语言实现2.2.3 实例分析3 Fisher判别3.1 理论推导3.2 R语言实现3
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2023-08-17 16:46:01
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作者：张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。前言距离算法是做数据挖掘常用的一类算法，距离算法有很多种，比如欧式距离、马氏距离、皮尔逊距离，距离算法主要应用在计算数据集之间关系。本文用R语言来philentropy包，实现多种距离的算法，很多可能是大家完全没有听过的，让我们在开拓一下知识领域吧。目录距离算法包philent
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2023-08-06 16:43:48
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矩阵欧氏距离是用于计算多维数据点之间相似度的一种方法。在数据科学和机器学习中，它是一个基本而重要的概念。本篇文章将深入探讨如何在R语言中实现矩阵欧氏距离的计算，包括技术背景、实现方法以及与其他技术的比较。
### 技术定位
欧氏距离是衡量空间中两点之间的直线距离的几何度量。不论是图像处理、聚类分析还是其他数据挖掘任务，欧氏距离都是评价相似性的重要工具。
> **定义引用**
>
> “欧氏距离
一、定义1.1 特点马氏距离具有以下特点：马氏距离不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关，即独立于测量尺度。采用数据预处理中的标准化和中心化等方法所获得的马氏距离相同；马氏距离具有放大变化微小的变量的作用，这对于化学指纹图谱的分析而言是有利的特点；马氏距离在计算中考虑了各自变量之间的线性相关关系，因此可以排除变量之间相关性的干扰；马氏距离可用于鉴别离群值。一个马氏距离较大的样本
这里写目录标题前言所用相关资料与书籍滤波器的指标：插入损耗滤波器插入损耗对比实验电路图常见滤波器种类滤波器插入损耗的计算说明部分插入损耗与lisn50Ω阻抗的关系 前言如果不在产品电源线的出口处插入某种形式的电源滤波器，那么现在没有任何电子产品能符合传导发射规定的要求。一些产品可能看上去没有包含滤波器，但实际上存在滤波器。例如，在双线产品中或当使用线性电源时，产品在电源入口处滤波器。所用相关资料
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2024-09-18 16:20:04
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cin所需时间是scanf所需时间的3倍spfa算法: 求解负边权的单源最短路算法,如果在正权图上应使用效率更高的Dijkstra算法。 我们约定加权有向图G不存在负权回路，即最短路径一定存在。用数组d记录每个结点的最短路径估计值，而且用邻接表来存储图G。我们采取的方法是动态逼近法：设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点，优化时每次取出队首结点u，并且用u点当前的最短路径估计值对离开u点所指向
光的衰减光随距离衰减，所以远离光源的物体会变暗一些。现实世界里，光强度反比于物体和光源距离的平方。i1 / i2 = d22 / d12公式15.12 实际光线衰减反比于距离的平方此处i为光强，d为距离。实践中，公式15.12并不方便。我们常用另一个简单的基于辐射衰减距离的模型替代，在辐射衰减距离之外，光线将完全衰减为0。通常，可在光线有效射程内使用线性插值表现光随距离d
# 使用R语言计算欧氏距离矩阵
在数据科学和统计学中，欧氏距离是一个非常重要的概念。它用于衡量数据点之间的相似性或差异性。欧氏距离在聚类、分类等任务中发挥着重要作用。本文将介绍如何在R语言中计算欧氏距离矩阵，并附上代码示例和相关的图示，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是欧氏距离？
欧氏距离是最常用的距离度量之一，它用于计算两个点之间的"直线"距离。在二维空间中，对于点\(A(x_1
# 如何在 R 语言中计算欧式距离
在数据分析和机器学习的领域，欧式距离是一个非常重要的概念，常用于衡量两个点之间的距离。在 R 语言中，我们可以很方便地计算欧式距离。本文将通过一系列简单的步骤来指导读者如何使用 R 语言计算欧式距离，并附上相关代码及详细注释。
## 流程概述
下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 07:35:33
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# 使用R语言中的MagTab计算距离
在本文中，我们将向刚入行的小白详细介绍如何使用R语言中的MagTab包来计算距离。本文将通过一个清晰的流程来帮助你完成这一任务。我们将从安装MagTab包开始，到最后计算多个样本之间的距离，整个过程将分为几个步骤，并且每一步都有相应的代码和详细的注释。
## 计算距离的流程
以下是计算距离的过程总览：
| 步骤 | 说明
一、实验内容思想：在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下，确定新的样本属于已知类别中的哪一类。二、实验要求 1、以舒张期血压和血浆胆固醇含量预测被检查者是否患冠心病。测得15名冠心病患者和16名健康人的舒张压X1（mmHg）及血浆胆固醇含量X2（mg/dL），结果见下表。 (1)对每一组数据用不同的符号做两变量的散点图，观察它们在平面上的散布情况，并判断对该组数据做判别分析是否合适；
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2023-10-02 09:19:04
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1.距离判别原理分析 根据待判定样本与已知类别样本之间的距离远近做出判断.根据已知类别样本信息建立距离判别函数式,再将各待判定样本的属性数据逐一代入式中计算,得到距离值,再根据此将样本判入距离值最小的类别的样本簇. K最近邻算法则是距离判别法中使用最为广泛的,他的思路是如果 一个样本在特征空间中的K个最相似/最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 图中3个实心表示样本
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2023-11-21 11:05:49
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第一种标准化转换公式：x*=D-1(x-µ)，求出样本x的期望和其协方差矩阵的对角矩阵的逆即可。第二种标准化转换公式：x*=∑-1/2(x-µ)，其中∑-1/2=TΛT′，T为x的协方差矩阵的特征向量矩阵，Λ为x的协方差矩阵的特征值构成的对角矩阵。第一种转换能够消除各变量单位的或方差差异的影响，但不能消除变量之间的相关性的影响。第二种转换则可以做到消除变量之间的相关性的影响。下面是R语言代码：li
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2023-07-24 11:11:50
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