| 共 10 篇文章 |
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【数据挖掘】十大经典数据挖掘算法R语言实践（十）续《十大经典数据挖掘算法R语言实践（九）》，本文介绍PageRank算法在R语言中如何使用。PageRank算法R语言实践。df <-data.frame(Object =1:10,PageRank = pr)arrange(df,desc(PageRank))PageRank算法原理。Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票，Google根据投票来源（甚至... 阅1181 转18 评0 公众公开 15-08-14 22:11 |
【数据挖掘】十大经典数据挖掘算法R语言实践（九）续《十大经典数据挖掘算法R语言实践（八）》，本文介绍Apriori算法在R语言中如何使用。Apriori <-apriori(Adult,parameter =list(support=0.4,confidence=0.7), appearance=list(rhs=c(''race=White'', ''sex=Male''), default=''lhs''))A... 阅1290 转18 评0 公众公开 15-08-14 22:11 |
【数据挖掘】十大经典数据挖掘算法R语言实践（八）续《十大经典数据挖掘算法R语言实践（七）》，本文介绍EM算法在R语言中如何使用。EM算法R语言实践。2 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariable）。我在《十大经典数据挖掘算法R语言... 阅1267 转14 评0 公众公开 15-08-14 22:11 |
【数据挖掘】十大经典数据挖掘算法R语言实践（七）续《十大经典数据挖掘算法R语言实践（六）》，本文介绍K-means算法在R语言中如何使用。采用R语言内置的iris数据集。K-means算法R语言实践。Kmeans <-kmeans(x =subset(iris, select =-Species), centers=3)1 《数据挖掘导论》和《数据挖掘：概念与技术》2 数据挖掘十大经典算法（详解） 阅547 转11 评0 公众公开 15-08-14 22:11 |
十大经典数据挖掘算法R语言实践（六）续《十大经典数据挖掘算法R语言实践（五）》，本文介绍Adboost算法在R语言中如何使用。Adboost算法R语言实践。index <-sample(1:nrow(iris), 100)iris.train <-iris[index, ]iris.test <-iris[-index, ]## Loading required package:rpart## Loading required package: mlbench## Loading require... 阅2437 转47 评0 公众公开 15-08-10 22:01 |
【数据挖掘】十大经典数据挖掘算法R语言实践（五）续《十大经典数据挖掘算法R语言实践（四）》，本文介绍CART（分类决策回归树）算法在R语言中如何使用。采用R语言内置的iris数据集。CART算法R语言实践。set.seed(1234)index <-sample(1:nrow(iris),100)iris.train <-iris[index,]iris.test <-iris[-index,]CART <-rpart(Species~.... 阅998 转17 评0 公众公开 15-08-09 13:53 |
十大经典数据挖掘算法R语言实践（四）index <-sample(1:nrow(iris), 100)iris.train <-iris[index, ]iris.test <-iris[-index, ]KNN <-knn(train=subset(iris.train,select=-Species), test=subset(iris.test,select=-Species), cl=iris.train$Species)kNN算法原理。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方... 阅1000 转19 评0 公众公开 15-08-09 13:53 |
【数据挖掘】十大经典数据挖掘算法R语言实践（三）陆勤。index <-sample(1:nrow(iris), 100)iris.train <-iris[index, ]iris.test <-iris[-index, ]NaiveBayes <-naiveBayes(x =subset(iris.train,select=-Species), y= iris.train$Species)NaiveBayes, iris.test$Species)2、按照获得的信息对先验概率进行修正在没有获得任何信息... 阅1192 转32 评0 公众公开 15-08-09 13:53 |
【数据挖掘】十大经典数据挖掘算法R语言实践（二）iris.train <- iris[index, ]iris.test <- iris[-index, ]SVM <- svm(Species ~ ., data=iris.train)SVM, newdata=iris.test, type=''class'')(1) 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为... 阅1355 转17 评0 公众公开 15-08-09 13:53 |
【数据挖掘】十大经典数据挖掘算法的R语言实践（一）陆勤。民间流传，学习和应用数据挖掘算法，就从这十大经典数据挖掘算法入手，若是把这top 10 算法吃透了，数据挖掘也就有了根基了。这些算法能够用R语言方便的用起来，这要得益于包含这些算法R包和感谢设计与实现这些算法的R贡献者们。C4.5算法是数据挖掘算法中的一种分类决策树算法,其核心... 阅5923 转65 评1 公众公开 15-08-09 13:50 |
