## R语言分类等级树分析
在数据分析领域，分类等级树（Classification and Regression Trees，简称CART）是一种常用的机器学习算法，它可以用于构建简单且易于解释的决策树模型。在R语言中，我们可以利用一些包来实现分类等级树分析，例如`rpart`和`rpart.plot`包。本文将介绍如何在R语言中进行分类等级树分析，并展示具体的代码示例。
### 什么是分类
原创
2024-05-12 06:39:02
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简单来说，R语言是一种主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。的源代码可自由下载使用，亦有已编译的执行档版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。 为什么我会使用R语言呢？毕竟我们还有SPSS
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2023-09-06 16:57:21
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R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。在数据分析中，分类是一种重要的技术，它可以将不同的数据样本分成几个不同的组别。在R语言中，我们可以使用分类等级树图来可视化分类结果，从而更好地理解数据。
分类等级树图是一种以树状结构展示分类结果的图表。树的根节点表示整个数据集，每个分支节点代表一个特征或属性，而叶节点表示最终的分类结果。通过观察树的结构，我们可以了解数据的分类规则和关系。
下面，
原创
2024-01-29 09:04:22
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第四章、高级分类算法 1. 集成方法（策略：模型平均） 为了提升分类的准确率，提出了集成方法（EM） 集成方法就是基于多个基础分类器来构建组合的分类器（每个基学习器都犯不同的错误，综合起来犯错的可能性不大） &
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2023-07-24 16:10:52
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## 分类回归树（CART）入门指南：R语言实现
在机器学习中，分类回归树（CART）是一种非常实用的决策树算法。它不仅用于分类问题，还可以用于回归问题。CART通过一系列非参数的步骤，能够有效地处理大量特征数据，尤其在数据的关系复杂时表现出色。本文将介绍如何在R语言中实现CART，并通过简单的例子来帮助大家理解。
### 1. 原理简介
CART算法通过递归地分割数据集来构建决策树。每个内
原创
2024-09-06 05:20:48
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<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">今天继续和小伙伴们分享聚类算法和R语言的实现，上篇和大家分享了聚类中的距离、类间距离和最古典的层次聚类法，今天和大家分享几个动态聚类算法。</span>首先和大家分享被评为十大数据挖掘算
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2023-08-04 10:23:20
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最近在读《R语言与网站分析》，书中对分类、聚类算法的讲解通俗易懂，和数据挖掘理论一起看的话，有很好的参照效果。然而，这么好的讲解，作者居然没提供对应的数据集。手痒之余，我自己动手整理了一个可用于分类算法的数据集（下载链接：csdn下载频道搜索“R语言与网站分析：数据集样例及分类算法实现”），并用R语言实现了朴素贝叶斯、SVM和人工神经网络分类。数据集记录的是泰坦尼克号乘客的存活情况。数据集包括乘客
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2023-08-30 16:21:04
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一、概述决策树算法是一种被广泛使用的分类算法，它借助于树的分支结构实现分类(可以是二叉树或非二叉树)，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象，叶子节点表示对象所属的预测结果。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。二、决策树ID3算法(一)特征选择方法信息论中的
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2024-05-05 07:00:40
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第四章、高级分类算法 1. 集成方法（策略：模型平均） 为了提升分类的准确率，提出了集成方法（EM） 集成方法就是基于多个基础分类器来构建组合的分类器（每个基学习器都犯不同的错误，综合起来犯错的可能性不大） &
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2024-04-22 19:46:01
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文章目录1. 原始数据的分析2. 回归模型的拟合(参数估计和检验)3. 变量选择4. 回归诊断5. 改进措施6. 岭回归8. 其他 基本假设：正态性、独立性、线性、同方差性 常用R包：car(carData)、MASS、leap… 1. 原始数据的分析plot(x,y); abline(lm(y~x))
library(carData);library(car)
scatterplot(x,
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2023-09-03 16:59:03
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分类-回归树模型（CART）在R语言中的实现 CART模型 ，即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。 决策树是一种倒立的树结构，它由内部节点、叶子节点和边组成。其
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2024-03-08 17:44:29
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对一个事物的评价往往会涉及多个因素或者多个指标，评价是在多个因素相互作用下的一个综合判断。多指标综合评价方法具有以下的特点：包含若干个指标，分别说明被评价对象的不同方面，评价方法最终要对被评价对象作出一个整体性的评判，用一个总指标来说明被评价对象的一般水平。层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L
1.BaggingBagging即套袋法，其算法过程如下：从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据
当涉及到二分类时，我们第一想到的就是logistic回归。前面也讲解过其他的二分类其的构建。本文主要分享logistic有关的二分类，无序多分类，有序多分类和条件logistic回归。本文因没有配图，略显枯燥，建议在运行本代码的过程中1.全神贯注，盯住每一个结果；2.建议对统计学知识有一个自学或复习，甚至建议各位朋友找到相关关于logistic回归的帖子或教材，配合着学习/理解，同时大家多多交流。
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2023-09-07 23:07:46
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微生物组16sRNA 数据分析常规流程：划分OTU ， 构造距离矩阵，分析物种多样性指数，构建序列的进化树及物种注释信息。可以使用USEARCH、VSearch、Qiime来进行分析。1、划分OTUOTU为操作分类单元，基于序列相似度高于97%，将每个sample划分成不同OTU，每个OTU用一条序列read来代表，基于该代表序列进行物种注释和分析。划分完OTU后，可获得OTUtable，包括：每
目录1.什么是生存分析？2.生存分析方法的种类？3.生存分析使用的方法？4.什么是生存曲线？5.卡普兰-迈耶生存分析的计算方法？6.代码实现1.什么是生存分析？生存分析是研究生存时间的分布规律，以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法。生存分析可用来预测在某一时间点上的事件是否会出现，它需要通过时间的维度来完成事件在某一时间发生概率的预测。2.生存分析方法的种类？（1）参数法：知道生存时间
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2023-06-20 15:47:28
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本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。某些非线性关系可以通过对因变量和自变量的简单变换变成线性回归模型。 例如， 彩色显影中， 染料光学密度Y与析出银的光学密度x有如下类型的关系这不是线性关系。两边取对数得令则为线性关系。 从n组数据得到变换的数据对变换后的数据建立线性回归方程反变换得则有
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2023-06-25 12:42:37
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决策树首先区分树模型和线性模型的区别：线性模型：对所有特征给予权重相加得到一个新的值 （例：逻辑回归通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类）逻辑回归只能找到线性的分割 （输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射）树型模型：决策树对每一个特征做一个划分决策树可以找到非线性分割树模型拟合出来的函数是分区间的阶梯函数，可以产生可视化的分类规则决策树原理：采用自顶向下
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2023-12-16 16:02:50
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[-]一前提准备二数据处理 我们还需要给我每列数据命名否则后面建模会出现报错三建立模型 电影评分系统是一种常见的推荐系统。现在使用R语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。一，前提准备 1.R语言包：ggplot2包（绘图），recommenderlab包，reshape包（数据处理） &n
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2023-06-25 12:50:06
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1.1 地图的文件格式shp数据结构：1、分文件存储信息：name.dbf name.shp name.shx2、获取渠道https://gadm.org/download_country_v3.html3、导入工具maptools rgdalsfjson数据结构：1、key-value形式的键值对结构name.json2、获取渠道http://datav.aliyun.com/static/to
