R型聚类分析

R型聚类分析

  

2019-07-11 19:41:53

R型聚类分析是聚类分析的一种,一般对指标进行分类。 在实际工作中,为了避免漏掉某些重要因素,往往在一开始选取指标的时候尽可能考虑所有的相关因素,而这样做的结果,则是变量过多,变量间的相关度较高,给统计分析与建模带来极大不便,因此人们希望能够研究变量间的相似关系,按照变量的相似关系把他们聚合成若干类,进而找出影响系统的主要因素,引入了R型聚类方法。 举例: 服装标准制定中的变量聚类法: 以下表格是女...

尽管我个人非常不喜欢人们被划分圈子,因为这样就有了歧视、偏见、排挤和矛盾,但“物以类聚,人以群分”确实是一种客观的现实——这其中就蕴含着聚类分析的思想。 前面所提到的机器学习算法主要都是分类和回归,这两类的应用场景都很清晰,就是对分类型变量或者数值型变量的预测。聚类分析是一种根据样本之间的距离或者说是相似性(亲疏性),把越相似、差异越小的样本聚成一类...

聚类分析定义与作用: 是把分类对象按照一定规则分成若干类,这些类不是事先设定的,而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似,而在不同类中对象趋向于彼此不相似。在经济、管理、地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准和区域标准等许多方面应用十分广泛,是国内外较为流行的多变量统计分析方法之一。 聚类分析的类型: 是实际问题中,如根据各省主要的经济指标...

聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法。 与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同,聚类模型可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。 聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度将它们划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化,而组间距离最大化。 常用聚类分析算法 算法名称 算法描述 K-Means K-均值聚类也叫快速聚类法...

1、明确分析的目的和思路 目的:目前,足球比赛作为大众娱乐项目的一种,越来越受到大家的喜爱,其中不乏一些球队死忠、球星铁粉以及“赌球狗”,而希望自己支持的球队获胜也是足球比赛中的一大关注点。针对这种情况,本文通过足球比赛中产生的数据,比如射门次数、控球率、传球成功率等,运用关联规则算法进行建模、分析,探索足球比赛的胜负与哪些关键指标的关系密切。 思路:以本赛季的中超联赛(目...

一.引言         本篇文章是根据航空公司提供的乘客个人信息,通过建立合理的客户价值评估模型,对客户进行分群,比较分析不同客户群的特点和价值,来指定相应的营销策略,从而减少客户流失,挖掘出潜在客户,实现盈利。在这里是用K-means聚类方法来对乘客进行分群的。     源数据部分如下图所示: 各属性解释...

R语言主成分分析

数据分析  R语言

  

2019-12-23 21:26:17

读入数据,观察结构 可视化观察数据 使用数值确认变量间的相关程度,并可视化 执行主成分分析 分析结果可视化 1.主成分分析结果的碎石图: 2.各变量的主成分载荷图(第1主成分和第2主成分): 3.各部门主成分得分图(第1主成分和第2主成分): 4.主成分分析结果的双标图(第1主成分和第2主成分): 主成分分析结果的双标图(第2主成分和第3主成分):...

affy芯片质量控制 前言 大家手头的芯片数据一般有两个来源,一个是自己做的芯片的数据,一个是从数据库下载的芯片数据。 如果是自己做的芯片的数据,是一定要进行芯片质量控制的。虽然厂家会提供芯片质量分析的结果,但如果有可能的话,最好还是自己也进行质量分析。根据分析的结果,决定排除哪些芯片的数据,甚至重做也是有可能的。一定只能用质量好的芯片数据,否则可能影响实验结果。自己做的芯片数据在质量控制的阶段一...

标准化 标准化的原因 芯片实验中存在大量干扰因素,标准化可以削弱这些干扰因素,使得实验条件下的测量可以相互比较。 常见干扰因素:芯片杂交的RNA总量不一致、芯片表面不平整、探针非特异性结合、杂交条件不一致。 注意,limma包的说明里面提供了两点建议。一,如果要进行探针过滤(filter),最好在进行标准化之后再过滤。二,如果要在后续分析中使用limma包,请不要进行基于方差(variance)的...

注释探针 注释探针的原因 为了防止非特异性结合造成的干扰,芯片厂商往往会使用多个探针检测同一个基因的表达。因此,芯片厂商不会使用基因名作为探针的名称,而是使用自己定义的探针名称。要合并重复探针,我们必须先对探针进行注释,确定每个探针对应检测哪个基因的表达,然后再合并重复探针。而后续分析如GSEA,只能对基因进行分析,因此也要求对探针进行注释。 注释探针的方法 1 使用芯片厂商的注释信息注释 这个方...

过滤探针 过滤探针的原因 表达谱芯片上的探针往往能够覆盖到所有人类基因,也就是说,能够同时检测所有人类基因的表达。但先前的实验表明,一个细胞中不可能所有基因都同时表达,能够同时表达的基因反而是少数。同时表达的基因约占总基因的40%左右。 由于探针与目标之间一定存在着非特异性结合,所以所有的探针均会产生信号。如果不加以过滤,认为这些探针对应的基因都表达,即不符合事实,也会对后续的分析产生影响。因此,...

一、问题的提出 经济增长是我国宏观经济政策的目标之一,研究影响经济增长的因素对促进我国经济快速发展有着十分重要的意义。本次实验运用R软件编写代码拟合多元线性回归模型、选择最优模型,最终进行区间预测,定性的研究影响我国经济增长的主要因素。 二、试验的设计与数据收集过程 为了大致描绘改革开放以来我国经济的增长情况,原计划收集1978年至今的数据,但是全社会固定资产投资只有1980年之后的数据,所以最终...

K-means聚类分析-交互式GUI演示(Matlab) 学习K-means的时候总是想,这应该是一个很酷的算法,那么酷的算法,就应该有比较酷的demo来演示它,于是我写了这个程序就是为了能装逼,哦不,可以更直观的和K-means算法进行互动。原创程序,希望大家可以喜欢,多多指教。 目录 K-means聚类分析-交互式GUI演示(Matlab) 目录 原理简介 实现效果和功能展示 一点体会 代码 ...

编程实现k均值算法,设置三组不同的k值、三组不同初始中心点,在西瓜数据集4.0上进行实验比较,并讨论什么样的初始中心有助于得到好结果。 1.运行结果:(注:图中方块标注的点为随机选取的初始样本点) k=2时: 本次选取的2个初始向量为[[0.243, 0.267], [0.719, 0.103]] 共进行61轮 共耗时0.10s k=3时: 本次选取的3个初始向量为[[0.343, 0.099],...