之前的主成分分析和因子分析中,收集的变量数据都是连续型数值,但有时会碰到分类数据的情况,我们知道最优尺度变换可以对分类变量进行量化处理,如果将这一方法和主成分分析相结合,就称为了基于最优尺度变换的主成分分析法(CATPCA),在市场研究中,又称为多维偏好分析(MPA),该方法由于引入了最优尺度变换,使其对数据的适应能力大大加强,不仅可以分析连续型数据,还可以分析有序.无序分类数据,并且图形展示的能力也得到加强,这非常适合市场研究使用. 多维偏好分析主要用于分析消费者对商品的偏好倾向,并通过感知图

在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距离远的差异性大.而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况,此时由于数据的组成形式不一样,因此不能使用对应分析,而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析(MDS模型).多维尺度分析和对应分析类似,也是通过可视化的图形阐述结果,并且也是一种描述性.探索性数据分析方法. 基于以上,我们可以得知,多维尺度分析经常使

流形学习(Manifold Learning)是机器学习中一大类算法的统称,流形学习是非线性的降维方法(an approach to non-linear dimensionality reduction).PCA.LDA等降维方法基于线性假设,经常会损失数据内部非线性的结构信息:流形学习是线性降维方法的generalization,目的是捕获数据内部非线性的结构.而MDS就是流行学习中非常经典的一种方法. 多维尺度变换是一种在低维空间展示“距离”数据结构的多元数据分析技术,是一种将多维空间的研

今天,在西瓜书上看到了主成分分析法,之前建模有接触过但是理解不够深刻,今天再次和这一位老朋友聊聊. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法.通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分. 主成分分析,是考察多个变量间相关性一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构,即从原始变量中导出少数几个主成分,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此间互不相关.通常数学上的处

在上一节时,我们创建了一个基于部门号的工资分类汇总. 这里就引出了一个概念:维度 专业的解释大家自行百度,这里就不班门弄斧了.从数据的使用角度看,维度可以简单的理解成“数据分类汇总的一种依据”. 按“部门号(DEPTNO)”对“工资(SAL)”进行分类汇总,“DEPTNO"就是一种维度:按“工作岗位(JOB)”对“工资”进行分类汇总,“JOB”就是另一种维度: 维度之间也可以有层次关系,比如:我们先按“工作岗位” 汇总,然后每个相同工作岗位的员工,再按“部门”汇总.这种场景下:DeptNo就认为

结合我工作中碰到的运维问题,总结一下Linux下server常见的运维问题以及定位方式.这里的server主要指自主开发的逻辑server,web srv因为通常采用通用的架构所以问题比较少. 逻辑server通常的处理能力在3k/s - 1w/s之间,因业务特点而不同.逻辑server一般是自主开发的,虽然在上线前大都经过功能和压力测试,但放到现网环境上部署后还是难免会出现一些问题,有些问题是在灰度发布时就可以发现,而有些问题则是一个漫长的暴露过程.下面先总结一下大致的问题分类和定位方法.  

他是阿里云的一位 P8 运维专家,却很有野心得给自己取花名“辟拾(P10)”:他没有华丽的履历,仅凭着 26 年的热爱与坚持,一步一个脚印踏出了属于自己的技术逆袭之路:他爱好清奇,练就了能在 20 秒内从20000个像素块里找出不同颜色像素的“特异功能”:他乐观豁达,一言不合就讲段子的性格让他成为身边同事的“开心果”:临近不惑之年的他,经历过很多故事,但他在用自己的行动向这个世界诠释着什么是 IT 工程师告别平庸的“不惑生活”. 在阿里云视频云团队的一次集体活动上,有一个工程师的“特殊才艺”引起

他是阿里云的一位 P8 运维专家,却很有野心得给自己取花名“辟拾(P10)”:他没有华丽的履历,仅凭着 26 年的热爱与坚持,一步一个脚印踏出了属于自己的技术逆袭之路:他爱好清奇,练就了能在 20 秒内从20000个像素块里找出不同颜色像素的“特异功能”:他乐观豁达,一言不合就讲段子的性格让他成为身边同事的“开心果”:临近不惑之年的他,经历过很多故事,但他在用自己的行动向这个世界诠释着什么是 IT 工程师告别平庸的“不惑生活”. 在阿里云视频云团队的一次集体活动上,有一个工程师的“特殊才艺”引起

jQuery源码分析系列(持续更新) jQuery的源码有些晦涩难懂,本文分享一些我看源码的方法,每一个模块我基本按照这样的顺序去学习. 当我读到难度的书或者源码时,会和<如何阅读一本书>结合起来进行学习.推荐读读这本书,你可以从这里和这里下载. 第一部分:检视阅读 1. 收集参考资料:官方文档.书籍.百度/谷歌,专题/博客等,快速的浏览,对涉及的知识点.范围.深度.是否有参考意义等有大致的了解和判断,知道这些文章的作者想要解释或解决什么问题. 第二部分:分析阅读 2. 细读官方文档,官方有非

在做接口测试的时候, 我们需要对返回的数据进行分析校验, 一般返回的都是json格式的数据, 怎么来解析校验呢? 之前有看过使用递归遍历json数据的, 然后找到了jsonpath, 可以很方便的对json数据进行解析分析. jsonpath jsonpath是一种信息抽取类库, 是从json文档中抽取指定信息的工具 jsonpath对于json来说, 相当于xpath对于xml [官方文档地址](‘http://goessner.net/articles/JsonPath‘) jsonpath

nginx常用日志分析命令 运维人员必备 常用日志分析命令 1.总请求数 wc -l access.log |awk '{print $1}' 2.独立IP数 awk '{print $1}' access.log|sort |uniq |wc -l 3.每秒客户端请求数 TOP5 awk -F'[ []' '{print $5}' access.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -5 4.访问最频繁IP Top5 awk '{print $1}' access.lo

今天被粉丝发的文章给难住了,又偷偷去学习了一下竞争风险模型,想起之前写的关于竞争风险模型的做法,真的都是皮毛哟,大家见笑了.想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍. 什么时候用生存分析 当你关心结局和结局发生时间的时候,就要考虑生存分析了,这种既有结局又有时间的数据叫做生存数据,英文叫做Time-to-event data. 只不过因为这个方法医学上用来分析存活情况用的多,所以得名生存分析,反正你就记住一个例子,我要研究汽车发生故障,我也应该用生存分析,因为

1.删除0字节文件 find -type f -size -exec rm -rf {} \; 2.查看进程 #按内存从大到小排列 ps -e -o "%C : %p : %z : %a"|sort -k5 -nr 3.按cpu利用率从大到小排列 ps -e -o "%C : %p : %z : %a"|sort -nr 4.打印出cache里的URL grep -r -a jpg /data/cache/* | strings | grep "http:

一.分析日志 1.查看有多少IP访问 awk '{print $1}' log_file|sort|uniq|wc -l 2.查看某一个页面被访问的次数 grep "/index.php" log_file | wc -l 3.查看每一个IP访问了多少个页面 awk '{++S[$1]} END {for (a in S) print a,S[a]}' log_file > log.txt sort -n -t log.txt #配合sort进一步排序 4.将每个IP访问的页面数

多元分析的主要思想之一就是降维,我们已经讲过了很多降维的方法,例如因子分析.主成分分析,多维尺度分析等,还有一种重要的降维方法,就是聚类分析. 聚类分析实质上就是按照距离远近将数据分成若干个类别,使得类别内的差异尽可能小,类别间的差异尽可能大,它也是一种描述统计方法,并没有涉及假设检验. 由于聚类是根据数据间的距离来进行分类的,因此如何定义距离就成为聚类分析首先要确定的内容,统计学中定义距离的方法有几十种,最常用的是欧氏距离. 聚类的方法体系主要有三种1.非层次聚类代表方法有K-均值聚类法,基本

感觉是有很久没有回到博客园,发现自己辛苦写的博客都被别人不加转载的复制粘贴过去真的心塞,不过乐观如我,说明做了一点点东西,不至于太蠢,能帮人最好.回校做毕设,专心研究多流形学习方法,生出了考研的决心.话不多说,看论文带大家走入Joshua B. Tenenbaum的Isomap的世界! 大数据时代的人总是那么的浮躁不安,高维并不可怕,事实的本质总是简单而单调的,因此流形学习理念中直接假设高维的数据都存在低维的本征结构.自“流形”这个概念被提出以来,许多人都在寻找一个高维数据中最现实的问题——降维

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的

工具箱下载:http://leelab.googlecode.com/svn/trunk/apps/drtoolbox/ ———————————————————————————————————————————— 参考:https://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?p=413   这个工具箱的主页如下,现在的最新版本是2013.3.21更新,版本v0.8.1b http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimens

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual