通过以上步骤,我们可以使用R语言中的k-prototype算法对混合型数据集进行聚类分析,从而帮助我们更好地理解和解释新能源汽车行业上市公司的特征和模式。这对于业界和学术界的研究人员来说,具有重要的实际和理论意义。 最受欢迎的见解 1.R语言k-Shape算法股票价格时间序列聚类 2.R语言基于温度对城市层次聚类、kmean聚类、...
将数据使用算法分成4个类别后可以看到 每个类别之间分布呈不同的簇,交集较少 ,因此可以认为得到的聚类结果较好。 通过以上步骤,我们可以使用R语言中的k-prototype算法对混合型数据集进行聚类分析,从而帮助我们更好地理解和解释新能源汽车行业上市公司的特征和模式。这对于业界和学术界的研究人员来说,具有重要的实际和理...
首先,由于数据集呈现分类变量与数值变量混合的特点,本次数据分析将采用K-prototype算法: K-prototype算法:无需创建哑变量,将分别为分类变量计算汉明距离、为数值型变量计算欧几里得距离然后得出聚类结果。算法运行结束后将使用成本函数评价聚类效果。 其次,数值型变量b、c、d的量纲明显不等,为避免量纲影响距离计算中不同...
通过以上步骤,我们可以使用R语言中的k-prototype算法对混合型数据集进行聚类分析,从而帮助我们更好地理解和解释新能源汽车行业上市公司的特征和模式。这对于业界和学术界的研究人员来说,具有重要的实际和理论意义。 最受欢迎的见解 1.R语言k-Shape算法股票价格时间序列聚类 2.R语言基于温度对城市层次聚类、kmean聚类、...
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法,帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。 通过对公司的财务数据、市场表现和发展战略等多个方面的变量进行聚类分析,我们可以将这些公司划分为不同的类别,并分析不同类别的特点和发展趋势。
R语言k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据集(上):https://developer.aliyun.com/article/1497074 找到高相关性变量(相关系数大于0.8) 除了删除高相关性的变量外,我们还可以找出相关系数较高的变量对。这些变量对可能包含一些重要的信息,可以帮助我们更好地理解数据。通过计算变量之间的相关系数,并选择...
k均值聚类算法R语言代码k均值聚类算法的k 1、前面一篇文章算法——K均值聚类算法(Java实现)简单的实现了一下K均值分类算法,这节我们对于他的应用进行一个扩展应用2、目标为对对象的分类3、具体实现如下1)首先建立一个基类KmeansObject,目的为继承该类的子类都可以应用我们的k均值算法进行分类,代码如下package org.cy...
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...方法2是对于数值型变量和分类变量分开处理,并将结果结合起来,具体可以参考Python的实现[1],如K-mode和K-prototype。 3. 输出结果非固定,多次运行结果可能不同。...另一种看法是,如果你的K均值结果总在大幅度变化,比如不同簇中的数据量在多次运行中变化很大,那么K均值不适合你的数据,不要试图稳定结果 [2...
1.1-C语言 《C程序设计语言(英文第2版)及其课后题答案》百度云下载链接提取码:9g76 《C程序设计语言(第2版 新版)及课后答案》百度云下载链接提取码:uacw 《C 程序设计语言(第2版)》百度云下载链接提取码:8af2 《C Primer Plus 中英版》百度云下载链接提取码:3hka ...