Kien, Hoa LyNaira, TopoocoHanna, CederlundAnna, WallinJan, BergströmOlof, MolanderPer, CarlbringGerhard, Andersson
How to compute weighted means and SDs?Ask Question Asked 11 years, 5 months ago Modified 11 years, 5 months ago Viewed 9k times 3 I want to calculate volume weighted average price and standard deviation for the following dataset: Jan Product A: q= 100 p=23 Jan Prodouct B: q=11 p...
aply(z,2,sd) # 计算列的标准差 scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。 我们如何选择最佳聚类数? 肘法 for (i in 2:20) ws<...
aply(z,2,sd) # 计算列的标准差 scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。 我们如何选择最佳聚类数? 肘法 for (i in 2:20) ws<...
aply(z,2,mean)# 计算列的平均值aply(z,2,sd)# 计算列的标准差scale(z,ceter=means,scae=sds)# 标准化# 计算距离矩阵dsae= dit(nor)# 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。
aply(z,2,mean) # 计算列的平均值 aply(z,2,sd) # 计算列的标准差 scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 正在上传…重新上传取消 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。
scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。 我们如何选择最佳聚类数? 肘法 for (i in 2:20) ws<- sum(kmens(nr, cetrs=i)$wthns...
scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。 我们如何选择最佳聚类数? 肘法 for (i in 2:20) ws<- sum(kmens(nr, cetrs=i)$wthns...
scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 1. 2. 3. 4. 5. 6. 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。 我们如何选择最佳聚类数?
sds=imIn(rp(1:rns)😅; %设置麻雀算法参数 pop=30; % 种群数量 Max_iteration=100; %设定最大迭代次数 lb = zeros(1,nccType); %下边界为0 ub = ones(1,nccType); %上边界为1 dim = nc*cType;%设置维度 fobj = @(X) fun(X,sds); ...