大數(shù)據(jù)之r語言培訓(xùn)課件-展示頁
2024-10-25 13:56本頁面
【正文】 包與常見的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,聚類算法及其R包,“聚類”是根據(jù)“物以類聚”的原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組（或稱為簇），并對每個(gè)簇進(jìn)行描述的過程,常用的聚類算法主要包括Kmeans聚類、層次聚類和基于密度的聚類,Kmeans聚類,層次聚類,基于密度的聚類,of,44,16,5.2.1 R軟件包與常見的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,聚類算法及其R包—Kmeans聚類,of,44,17,同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小,部分鳶尾花數(shù)據(jù)的3means聚類結(jié)果,5.2.1 R軟件包與常見的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,聚類算法及其R包—層次聚類,of,44,18,一層一層地進(jìn)行聚類，可以從下而上地把小的cluster合并聚集，也可以從上而下地將大的cluster進(jìn)行分割,iris數(shù)據(jù)集中20個(gè)樣本的層次聚類結(jié)果,5.2.1 R軟件包與常見的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,聚類算法及其R包—基于密度的聚類,of,44,19,DBSCAN算法的數(shù)據(jù)集,DBSCAN算法的密度聚類結(jié)果,關(guān)鍵 參數(shù),可到距離，用于定義鄰域的大小,eps,最小數(shù)目的對象點(diǎn),MinPts,5.2.1 R軟件包與常見的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,離群點(diǎn)檢測與R包,離群點(diǎn)檢測與 R 包,單變量的離群點(diǎn)檢測,返回的統(tǒng)計(jì)信息用于繪制箱體圖,實(shí)現(xiàn)多變量離群點(diǎn)的檢測,多變量離群點(diǎn)檢測,局部離群點(diǎn)因子檢測,用聚類方法進(jìn)行離散點(diǎn)檢測,基于密度的局部離群點(diǎn)檢測,將不屬于任務(wù)一類的數(shù)據(jù)作為異常值檢測,of,44,20,5.2.1 R軟件包與常見的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,關(guān)聯(lián)規(guī)則與R包,Groceries數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)度的散點(diǎn)圖,top10關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)系圖,of,44,21,5.2.1 R軟件包與常見的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,時(shí)間序列分類與R包,人口出生率時(shí)間序列圖,出生率時(shí)間序列解構(gòu)圖,of,44,22,5.2.1 R軟件包與常見的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,文本挖掘,提取文本中的詞語，并統(tǒng)計(jì)頻率,of,44,23,5.2.1 R軟件包與常見的數(shù)據(jù)挖掘算法介紹,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,背景,河流中海藻的集中爆發(fā)不僅會(huì)對河流的生態(tài)環(huán)境造成破壞，還會(huì)影響河流的水質(zhì),需求,基于以往的觀測數(shù)據(jù)，對河流中海藻的爆發(fā)情況進(jìn)行預(yù)測并采取必要防范措施以提高河流的水質(zhì)量,方法,以海藻樣本數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)集，通過數(shù)據(jù)挖掘的方式分析影響海藻爆發(fā)的主要因素，并通過構(gòu)建預(yù)測模型，對海藻的爆發(fā)情況進(jìn)行事先預(yù)測,of,44,24,5.2.2 R在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用舉例,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,數(shù)據(jù)集加載,數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)分析,預(yù)測模型的構(gòu)建,模型的評(píng)價(jià)與選擇,海藻爆發(fā)頻率預(yù)測,完成對海藻爆發(fā)情況的實(shí)現(xiàn)預(yù)測,無效數(shù)據(jù)處理,of,44,25,5.2.2 R在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用舉例,5.2 R與數(shù)據(jù)挖掘,《大數(shù)據(jù)》配套PPT課件,of,44,26, lm.predictions.a1 rt.predicti
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