R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

【R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理】的更多相关文章

R语言入门级实例——用igragh包分析社群

R语言入门级实例——用igragh包分析社群引入—— 本文的主要目的是初步实现R的igraph包的基础功能,包括绘制关系网络图(social relationship).利用算法进行社群发现(community detecting).对于R语言零基础的同学非常友好.以下R代码中如有含义不清的,建议尝试先在R编辑器中输入?xxx()进行查询(xxx是函数或语句名).此外,stackflow论坛也帮博主小白看懂了不少报错信息. 主要参考资料为<R语言与网站分析>[李明著][机械工业出版社][20…

R语言结合概率统计的体系分析---数字特征

现在有一个人,如何对这个人怎么识别这个人?那么就对其存在的特征进行提取,比如,提取其身高,其相貌,其年龄,分析这些特征,从而确定了,这个人就是这个人,我们绝不会认错. 同理,对数据进行分析,也是提取出数据的特征,对其特征进行分析,从而确定这些数据所呈现的信息状况,从而确定了这些数据的独特性和唯一性,因为他呈现的信息是唯一的,绝不与别的是相同的. 那么这些特征是什么呢?拥有哪些特征呢?似乎应该是经过无数科学家的总结,终于发现了几个重要的特征,包括数字特征和分布特征,这个数字特征,包括集中位置,分散…

R语言简单实现聚类分析计算与分析（基于系统聚类法）

聚类分析计算与分析(基于系统聚类法) 下面以一个具体的例子来实现实证分析.2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出. 根据原始数据对我国省份进行归类统计. 原始数据如下注:数据来源—www.stats.gov.cn(中华人民共和国国家统计局) 代码如下: #读入数据 china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE) distance…

R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label…

R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例）

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言…

大数据时代的精准数据挖掘——使用R语言

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数…