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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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
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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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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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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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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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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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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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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# R语言pam聚类实现流程
## 1. 准备工作
在进行pam聚类之前，需要安装并加载pam包。可以使用以下代码进行安装和加载：
```R
install.packages("cluster") # 安装cluster包
library(cluster) # 加载cluster包
```
## 2. 数据准备
首先，需要准备好要进行pam聚类的数据。数据可以是一个数据框或矩阵，其中
原创
2023-07-05 10:28:38
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无监督学习（Unsupervised learning)无监督学习介绍(Unsupervised learning introdution)无监督学习：数据并没有任何的标签，通过算法，找出隐含在这些数据中的结构。聚类算法是一种无监督学习算法。聚类(clustering)分析将数据划分成有意义或有用的簇。聚类分析是一种分类的多元统计分析方法。按照个体或样品的特征将它们分类，使同一类别内的个体具有尽可
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2023-10-30 20:59:05
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PAM
原创
2018-01-15 21:13:52
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摘自：http://blog.chinaunix.net/uid-29479952-id-5761564.html 目录 第二部分 PAM开发... 7一、Pam应用程序开发... 71.1 pam_start() 71.2 pam_end() 81.3认证管理pam_authenticate()
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2021-08-06 11:06:35
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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PAM(Pluggable Authentication Modules)是由Sun提出的一种认证机制。它通过提供一些动态连接库和一套统一的API，将系统提供的服务和该服务的认证方式分开，使得系统管理员可以灵活第根据需要给不同的服务配置不同的认证方式而无需更改服务程序，同时也便于星系统中添加新的认证手段。
一、PAM支持四种管理界面：
1、认证管理：主要是接收用户名和密码，进而对该
原创
2012-03-21 23:19:35
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目录 一、Pam概述... 2二、Pam框架... 2三、Pam服务模块... 3四、Pam库... 4五、Pam配置文件（/etc/pam.conf）... 4 一、Pam概述 PA
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2021-08-05 17:00:03
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1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html 【转】R与SAS、SPSS的比较 (2009-03-05 20:29:40)
转载 标签： 教育分类： 学习R与SAS、SPSS的比较R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是
文章目录一、数据调用与预处理二、一元线性回归分析三、多元线性回归分析（一）解释变量的多重共线性检测（二）多元回归1. 多元最小二乘回归2. 逐步回归（三）回归诊断四、模型评价-常用的准则统计量 一、数据调用与预处理本文使用的数据为R语言自带数据集“iris”。iris数据集包含5个变量： 数值变量：Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Wi
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2023-07-18 11:44:04
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主要作用：可重现一样的结果R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，目的是为了让结果具有重复性，重现结果。不设定种子不行吗？当然可以，但是结果就不能复现。如：x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数
结果：1.4197419 -0.7460519 0.3603622
x<-rnorm(3) #再来一遍，生成的3个随机数又不一样了
结果：1.0796213 0.55
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2023-06-19 16:17:51
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