三、Stata中的应用案例一:建模命令简单展示 四、Stata中的应用案例二:建模+分析 五、小结+Stata其它机器学习命令介绍 一、KMeans聚类分析算法原理 关于K均值聚类算法的原理,本人也已经在另外一篇文章中进行详细说明(并使用Python进行建模),在此不再赘述。具体可以参考: ...
R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验(SAT)建立分层模型 使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次(分层)贝叶斯模型 SPSS中的多层(等级)线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用SPSS估计HLM多层(层次)线性模型模型R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法...
SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择的影响因素调查数据分析数据分享|R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况...
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本文选自《R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集》。 R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM) 使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM...
(SAT)建立分层模型使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次(分层)贝叶斯模型SPSS中的多层(等级)线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据用SPSS估计HLM多层(层次)线性模型模型R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告R语言惩罚logistic...
Appendix A. Supplementary data【数据+Stata+R+Matlab】 示例代码 comp1<-read.csv("C:/Download/1-s2.0-S0140988322005606-mmc1/Data and Command/Cluster.csv",header=T,sep=",",row.name=1)comp<-scale(comp1)d<-dist(comp,method="euclidean",diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)# 组内平方和wss=(nrow...
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聚类分析在各行各业应用十分常见,而顾客细分是其最常见的分析需求,顾客细分总是和聚类分析挂在一起。 顾客细分,关键问题是找出顾客的特征,一般可从顾客自然特征和消费行为入手,在大型统计分析工具出现之前,主要是通过两种方式进行“分群别类”,第一种,用单一变量进行划段分组,比如,以消费频率变量细分,即将该变量划分...