一.介绍 主成分分析在统计中的地位不言自明，而因子分析像一个孪生兄弟一样，常常和主成分分析密不可分，本帖将用最简单的叙述，越过证明，只从基本的步骤来学习一下如何用python做因子分析。因子分析研究相关阵或协方差阵的内部依赖关系，它将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量和因子之间的关系。举个例子，在资产配置时，我们常常遇到相关性比较高的资产，会带来极大的风险，我们可以把影响风险的变量分解到
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2024-07-24 17:48:38
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原创
2021-06-08 16:40:16
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目录前言背景与意义技术思路最后?前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选
数据画像中，根据算法定性计算了很多标签，而最后展示出来的，是定量的标签，如星级标签，这就需要进行定性的评价。一、离差法 离差法，是依据正态分布的原理，以大数量横剖面调查资料的平均数为基准值，以标准差为离散距，对某一体质指标进行分等评价的方法。离差法只适用于测试数据呈正态分布时。 （一）离差法划分评价等级的标准 &n
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2024-01-31 15:46:24
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层次聚类算法使用数据的联結规则，对数据集合进行层次似的聚类。层次聚类可以分为两大类，自顶向下的分裂聚类和自顶而上的合并聚类。分裂聚类是将所有的对象看成一个聚类，然后将其不断分解直至满足终止条件。后者与前者相反，它先将每个对象各自作为一个原子聚类，然后对这些原子聚类逐层进行聚类，直至满足终止条件。代表算法有：CURE、CHAMELEON、ROCK
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2023-12-27 15:49:37
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标准偏差标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。它是离差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之
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2023-12-29 19:23:12
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一 背景在卷积神经网络CNN 出现之前，图像对于人工智能来说就是一个灾难，主要是有两个原因：
图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低；
图像在数值化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高；
1 参数共享机制假设我们使用全连接层进行图像特征的提取，即使使用最简单的数据集例如MNIST数据。每个图片的尺寸是28x28x1，其中28x28是图
有时候需要输出两段距离差值的比较。
原创
2022-06-06 19:19:38
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背景 目前，比较标准的评测体重的标准就是BMI指数，它等于体重除以身高的平方。我国的参考标准认为，BMI指数小于18.5即为偏瘦，在18.5至23.9为正常，在24至27.9之间为超重，大于28即为肥胖。 在正常
作者：丁点helper重复测量方差分析与我们之前学习的各种方差分析（单变量，对于因变量而言）的区别主要在于“重复”二字。之前的方差分析是对一个变量的变异进行分解（即所谓的离均差平方和）；重复测量的方差分析则是针对多个变量进行的，也可以叫做变异分解，但此时它有了一个新名字，叫方差-协方差矩阵的变异分解。什么叫协方差？什么又叫矩阵？简单说说，协方差就是两个变量之间相关关系的度量，学习过相关分析的同学可
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2023-12-04 14:54:38
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数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法：min-max标准化（Min-Max Normalization）也称为离差标准化，是对原始
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2023-10-27 13:31:59
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# 在R语言中计算离差的完整指南
## 一、什么是离差？
离差（Deviation）是指一个数据点与一组数据的均值之间的差异。在统计学中，计算离差是分析数据集中数据分布的重要步骤。离差可以帮助我们理解数据的波动与分散。
## 二、流程概述
在R语言中计算离差的基本步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
### 样本离差阵与 R 语言
在统计学中，**样本离差阵**是一个重要的概念，用于衡量样本数据的变异程度。与通常的方差和标准差计算不同，样本离差阵根据每个数据点与样本均值之间的偏离，提供了一种更为直观的方式来评估数据的分散性。
#### 什么是样本离差阵？
样本离差阵具体表现在对于一个 `n` 维数据集，我们可以通过计算每个数据点与样本均值的差异来构建一个方阵。这个方阵不仅可以反映单个变量
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析中，由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，这种波动可以分为组间波动和组内波动两种情况。单因素方差分析:食物1食物2食物3355236147均值：2均值：4均值：6引入三个概念及算法：（1）SST（Sum of squares for total）总离差平方和： 所有数
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2023-11-06 21:16:55
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离差概述：最大值和最小值的差，离差标准化有用；消除大单位和小单位的影响（消除量纲）变异大小的差异影响；公式：X1=（X-min)/（max-min）;X当前的数据；标准差标准化：消除单位影响及自身变量的差异公式：X1=（X-平均数）/标准差（std）（零-均值标准化）小数定标准化：消除单位影响
原创
2018-03-14 21:12:56
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文章目录基于Text-CNN情感分析卷积的基本概念Text-CNN的核心思想实现数据预处理批量处理操作--填充与截断拆分训练集与测试集定义Text-CNN模型设计模型定义与训练参数训练并评估模型结语 基于Text-CNN情感分析大家都知道，CNN(Convolutional Neural Network) 是深度学习中十分重要的一种神经网络，一般用于图像的处理。但是也存在一种 CNN 的变体 T
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2024-04-09 22:41:03
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嗯，总离差平方和，这个概念听起来好像和统计学有关吧。我应该先回忆一下之前学过的相关内容。总离差平方和
DYD：Daughter Yield Deviation女儿产量离差，一般是为了计算公牛的产奶量，而进行的计算。DYD=0.5BVsire+MendeliansamplingDYD=0.5BVsire+Mendeliansampling DYD = 0.5 BV_{sire} + Mendelian sampling 平均值 E(DYD)=0.5BVsireE(DYD)=0.5BVs...
原创
2022-02-16 16:55:46
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# 离差平方和的实现流程
## 简介
离差平方和是一种常见的统计学方法，用于衡量一组数据的离散程度，即数据的变异程度。在Python中，我们可以使用numpy库来实现离差平方和的计算。
## 实现步骤表格
为了更好地理解整个过程，下面是离差平方和的实现步骤表格。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 准备数据 |
| 步骤3
原创
2023-08-30 03:24:43
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阅读引导 基本概念方差分析基本步骤案例—python实现总结 基本概念方差分析(Analysis of variance, ANOVA) ：——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著(1)组间因子 & 组内因子组间因子：同一结果在同一变量的不同维度上单次试验组内因子：同一结果在同一变量的不同维度上反复试验
