php语言简介PHP是近年来最热门的编程语言，可能迫不及待的想要了解它多一些。下面是百分网小编整理的php语言简介，希望对你有用。更多相关内容请浏览本站应届毕业生网。php语言简介：PHP(外文名:PHP: Hypertext Preprocessor，中文名:"超文本预处理器")是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。PH
文章目录拼接1. paste和paste02. str_c替换1. chartr2. sub3. gsub4. substr和substring5. str_replace和str_replace_all6. str_sub提取1. substr 和substring2. str_extract 和str_extract_all3. str_sub拆分1. strsplit2. str_spli
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2023-08-17 07:18:01
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R版本：3.6.1Kmeans函数：kmeans聚类pam函数：PAM聚类hclust函数：层次聚类cutree函数：层次聚类解Mclust函数：EM聚类mclustBIC函数：EM聚类> ##############对模拟数据的K-Means聚类
> setwd('G:\\R语言\\大三下半年\\数据挖掘：R语言实战\\')
> set.seed(12345)
>
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2023-10-25 22:30:54
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第五章、聚类分析0. 聚类算法的系统性介绍无监督分类。聚类算法的目的是使用距离或者概率度量对给定数据集（点集或者对象的集合）划分成数据实例或者对象（点）的组。根据距离或相似性或其他度量，同一个组中的成员比较接近。换言之，就是最大化类内（内部同质性）的相似性并最小化类间（外部异质性）的相似性。 使用聚类算法一方面是为了数据的进一步分析，另一方面是为了理解数据集的性质。聚类过
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2024-02-06 11:31:24
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此文为《精通机器学习：基于R》的学习笔记，书中第九章详细介绍了无监督学习-主成分分析(PCA)的分析过程和结果解读。PCA可以对相关变量进行归类，从而降低数据维度，提高对数据的理解。分析的主要目的一般是：1)识别数据集中的潜在变量，2)通过去除数据中的噪声和冗余来降低数据的维度，3)识别相关变量。随着变量数量的增加，模型估计所需的样本数量呈指数增长(维数灾难)。过多的变量中，某些变量可能彼此关联，
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2023-10-11 20:25:06
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聚类分析是一种数据归约技术，旨在揭露一个数据集中观测值的子集。它可以把大量的观测值归约为若干类。最常用的两种聚类方法是层次聚类（hierarchical agglomeration clustering）和划分聚类（partitioning clustering）。在层次聚类中，每一个观测值自成一类，这些类每次两两合并，直到所有的类合并成一类为止。在划分聚类中，首先指定类的个数K，然后观测值被
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2017-02-13 19:15:00
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介绍随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。为此，我们参考公司提交给证券交易委员会的年度报告，其中提供了公司财务业绩的全面摘要[1]，包括公司历史，组织结构，高管薪酬，股权，子公司和经审计的财务报表等信息，以及其他信息。目的除了通常的信息（例如股票的波动性，季节性方面）之外，公司还会发布诸如“我们的前15名客户约占我们净销售额
#tbl对象使用dplyr包预处理时建议使用tbl_df()函数或tbl_cube()函数或tbl_sql()函数将原数据转换为tbl对象，因为dplyr包用C语言开发，对处理tbl对象是非常迅速的。语法：tbl_df(src, ...)tbl_cube(dimensions, measures)tbl_sql(subclass, src, from, ..., vars = attr(from,
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2023-11-13 18:56:06
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参考用书：数据挖掘：R语言实战 黄文 王正林 编著 聚类分析把若干事物按照某种标准归为几个类别 K-均值聚类（K-Means） K-中心点聚类（K-Medoids） 密度聚类（DBSCAN） 系谱聚类（HC） 期望最大化聚类（EM） K-均值聚类（K-Means）：随机选取的k个样本作为起始中心点，将其余样本归入 相似度最高
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2024-05-30 20:38:47
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1.分类规则原理if-else逻辑：前件由特征值的特定组合构成，在满足规则的条件下，后件描述用来指定的分类值。决策树必须从上至下应用，而规则是单独存在的事实。通常比决策树更简洁、直接和理解。规则学习应用于以名义特征为主，或全部是名义特征的问题。“独立而治之”：与决策树的“分而治之”不同(每个决策节点会受到过去决策历史的影响)，一旦规则学习算法分离出一组案例，下一组案例可能会根据完全不同的特征，以完
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2023-12-26 08:21:39
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基于PAM的无监督聚类 R语言实现流程
在开始介绍整个流程之前，我们先来了解一下PAM和无监督聚类的概念。
PAM（Partitioning Around Medoids）是一种聚类算法，它通过将数据点分配到最接近的中心点来划分簇。与K-means算法不同，PAM选择的中心点必须是实际数据点，而不仅仅是数据的均值。
无监督聚类是指在没有标签或类别信息的情况下对数据进行聚类分析。它可以帮助我们
原创
2024-02-09 11:25:31
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# 实现C50 R语言包的教程
## 一、整体流程
首先，让我们看一下整个实现C50 R语言包的流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
erDiagram
Process --> Step1: 安装C50包
Process --> Step2: 导入C50包
Process --> Step3: 准备数据集
Process --> Step4: 划分
原创
2024-04-02 05:30:24
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# R语言随机抽取数据50行
## 引言
在数据分析和机器学习任务中，经常需要从一个大的数据集中随机抽取一部分数据进行分析和建模。在R语言中，我们可以使用一些内置的函数来实现这个目标。本文将向你介绍如何使用R语言随机抽取数据中的50行。
## 流程概述
下面是实现这个任务的整体流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据集 |
| 2 | 计算数据
原创
2023-08-24 16:09:41
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在网上（http://www.rdatamining.com/ ）找到了一个用R语言进行聚类分析的例子, 在整个例子中做了一些中文解释说明. 数据集用的是iris。第一步：对数据集进行初步统计分析 检查数据的维度 > dim(iris)
[1] 150 5显示数据集中的列名 > names(iris)
[1] “Sepal.Length” “Sepal.Width” “Pet
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2023-07-27 22:49:28
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这里主要介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样三种基本抽样方法。 用到的软件包及函数软件包函数函数意义base(无需加载，默认含有)sample()简单随机抽样Sampling(需下载)stratr()分层抽样cluster()整群抽样 实现三七原则实现训练集和测试集分割实现简单的三七原则分割数据集和验证集 apache = data.frame(httpCode=c(20
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2023-06-25 11:33:56
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# 使用R语言读取文档并显示前50列的步骤指南
在数据科学工作中，R语言是一个非常强大的工具。它能够帮助我们处理数据、进行统计分析和绘制图形。不过，对于刚入行的小白来说，可能会遇到一些挑战，比如如何读取文档并控制显示的列数。在这篇文章中，我们将逐步讲解如何用R语言实现“读取文档只显示50列”。
## 工作流程
为了使整个过程更清晰，我们将整个工作流程整理成一个表格和流程图。
|步骤|操作
原创
2024-09-01 05:25:29
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数据提取是数据分析当中重要的一环，也是需要数据分析师耐心细心地做好。小编今天就和大家分享文章，如何通过R语言对数据进行提取分析，达到所需。 读取并创建数据表 首先第一步是读取数据，并创建名称为loandata的数据表。后面我们将从这个表中进行数据提取。 将数据表中的用户ID列设置为索引列，下面是具体的代码和结果。 提取行信息 按行提取信息简单的方法是输入开始和结束的行
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2023-09-11 11:13:57
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文章目录实验思维导图实验一1.1 启动 Rstudio1.2 新建 R Script 文件1.3 read.csv()函数导入数据1.4 剔除冗余变量1.5 缺失值处理1.6 异常值处理实验二2.1 启动 Rstudio2.2 新建 R Script 文件2.3 下载数据2.4 read.csv()函数导入数据2.5 简单探索数据2.6 识别缺失情况2.7 缺失值处理job处理poutcome处
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2023-06-21 14:53:37
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# 使用filter函数筛选小于50的数
在R语言中，我们经常需要对数据进行筛选和过滤。其中，filter函数是一个非常常用的函数，用于根据特定条件筛选数据。本文将介绍如何使用filter函数来筛选小于50的数。
## filter函数的基本用法
filter函数是dplyr包中的一个函数，它可以根据指定条件筛选数据。在使用filter函数之前，我们需要先安装并加载dplyr包。
```{
原创
2024-02-16 03:54:01
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十大算法 —— C4.51、基本介绍（1）概述：C4.5算法是一种决策树算法。主要用于分类。决策树是迄今为止发展的最为成熟的一种概念学习方法。作为用于分类和预测和主要技术，决策树算法着眼于从一组无规则的事例中推理出决策树的表现形式的分类规则，采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点中进行属性值的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，最终在决策树的叶节点处得到结论。从根节点到某个叶节点就对
