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聚類算法基礎(chǔ)知識(shí)有哪些？

1. 層次聚類 vs 非層次聚類– 不同類之間有無(wú)包含關(guān)系2. 硬聚類 vs 軟聚類– 硬聚類：每個(gè)對(duì)象只屬于一個(gè)類– 軟聚類：每個(gè)對(duì)象以某個(gè)概率屬于每個(gè)類3. 用向量表示對(duì)象– 每個(gè)對(duì)象用一個(gè)向量表示，可以視為高維空間的一個(gè)點(diǎn)– 所有對(duì)象形成數(shù)據(jù)空間（矩陣）– 相似度計(jì)算：Cosine、點(diǎn)積、質(zhì)心距離4. 用矩陣列出對(duì)象之間的距離、相似度 5. 用字典保存上述矩陣（節(jié)省空

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kejiayuan0806

變量篩選方法

當(dāng)所研究的問(wèn)題涉及較多的自變量時(shí)，我們很難想象事先選定的全部自變量對(duì)因變量的影響都有顯著性意義；也不敢保證全部自變量之間是相互獨(dú)立的。換句話說(shuō)，在建立多元線性回歸方程時(shí)，需要根據(jù)各自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行變量篩選，剔除那些貢獻(xiàn)小和與其他自變量有密切關(guān)系的自變量、發(fā)現(xiàn)那些對(duì)回歸方程有很壞影響的觀測(cè)點(diǎn)（這些都是回歸診斷的重要內(nèi)容），從而求出精練的、穩(wěn)定的回歸方程。1、向前選擇法(FORWARD)

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kejiayuan0806

相關(guān)分析的常用方法

相關(guān)分析是研究?jī)蓚€(gè)或兩個(gè)以上處于同等地位的隨機(jī)變量間的相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法。兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度通過(guò)相關(guān)系數(shù)r來(lái)表示。相關(guān)系數(shù)r的值在-1和1之間，但可以是此范圍內(nèi)的任何值。正相關(guān)時(shí)，r值在0和1之間，散點(diǎn)圖是斜向上的，這時(shí)一個(gè)變量增加，另一個(gè)變量也增加；負(fù)相關(guān)時(shí)，r值在-1和0之間，散點(diǎn)圖是斜向下的，此時(shí)一個(gè)變量增加，另一個(gè)變量將減少。r的絕對(duì)值越接近1，兩變量的關(guān)聯(lián)程度越強(qiáng)，r的絕對(duì)值越

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啊啊啊啊啊吖

關(guān)于季節(jié)性Arima分析的問(wèn)題

1）之前在網(wǎng)上查看關(guān)于時(shí)間序列分析的文章，在分析之前首先需要去掉非平穩(wěn)的部分。這個(gè)非平穩(wěn)的部分，包含趨勢(shì)和季節(jié)性。那這樣的話，季節(jié)性是不是就是沒有研究?jī)r(jià)值的部分？ 2）是不是對(duì)本身就有季節(jié)性變化的數(shù)據(jù)，才能在預(yù)測(cè)時(shí)，在R的forecast函數(shù)部分指定關(guān)于季節(jié)性的參數(shù)？對(duì)本身就沒有季節(jié)性變化的數(shù)據(jù)，在做預(yù)測(cè)時(shí)，就不能在R的forecast函數(shù)部分指定關(guān)于季節(jié)性的參數(shù)？ 3）R的auto.

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啊啊啊啊啊吖

使用mgcv包做面板數(shù)據(jù)的非參數(shù)廣義可加模型的估計(jì)

R語(yǔ)言怎么使用mgcv包做面板數(shù)據(jù)的非參數(shù)廣義可加模型的估計(jì)？ library(mgcv) set.seed(0) n

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kejiayuan0806

相關(guān)分析、回歸分析的聯(lián)系和區(qū)別

聯(lián)系：二者都是對(duì)變量之間不嚴(yán)格依存關(guān)系的分析，在理論基礎(chǔ)和方法上具有一致性。只有存在相關(guān)關(guān)系的變量才能進(jìn)行回歸分析，相關(guān)程度越高，回歸分析的結(jié)果越可靠。區(qū)別：相關(guān)分析研究的是變量之間的依存關(guān)系，這些變量的地位相等，不區(qū)分主從因素或因果關(guān)系?；貧w分析卻是在控制或給定一個(gè)（或多個(gè)）變量條件下來(lái)觀察對(duì)應(yīng)的某一變量的變化，給定的變量為自變量，被觀察的變量為因變量。因此回歸分析中必須根據(jù)研究目的來(lái)確定自變

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kejiayuan0806

AIC信息準(zhǔn)則如何衡量模型優(yōu)良

很多參數(shù)估計(jì)問(wèn)題均采用似然函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)足夠多時(shí)，可以不斷提高模型精度，但是以提高模型復(fù)雜度為代價(jià)的，同時(shí)帶來(lái)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)中非常普遍的問(wèn)題——過(guò)擬合。所以，模型選擇問(wèn)題在模型復(fù)雜度與模型對(duì)數(shù)據(jù)集描述能力（即似然函數(shù)）之間尋求最佳平衡。人們提出許多信息準(zhǔn)則，通過(guò)加入模型復(fù)雜度的懲罰項(xiàng)來(lái)避免過(guò)擬合問(wèn)題，此處我們介紹一下常用的兩個(gè)模型選擇方法——赤池信息準(zhǔn)則（Akaike Informa

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中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法有哪些？

檢驗(yàn)中介效應(yīng)是否存在，其實(shí)就是檢驗(yàn)A到B，B到C的路徑是否同時(shí)具有有顯著性意義。為了講解更有效率，我們以最簡(jiǎn)單的模型為例，進(jìn)行說(shuō)明，如下如所示，圖中路徑上的符號(hào)代表路徑系數(shù)（回歸系數(shù)）。做中介效應(yīng)檢驗(yàn)的方法目前有四種：逐步回歸法；系數(shù)乘積檢驗(yàn)法；差異系數(shù)檢驗(yàn)法和Bootstrapping。嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，它們的分析原理都是一致的，檢驗(yàn)W2和W3路徑是否同時(shí)有意義（通暢），區(qū)別在于判斷有意

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因子分析的解析

鑒于主成分分析現(xiàn)實(shí)含義的解釋缺陷，統(tǒng)計(jì)學(xué)斯皮爾曼又對(duì)主成分分析進(jìn)行擴(kuò)展。因子分析在提取公因子時(shí)，不僅注意變量之間是否相關(guān)，而且考慮相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱，使得提取出來(lái)的公因子不僅起到降維的作用，而且能夠被很好的解釋。因子分析與主成分分析是包含與擴(kuò)展的關(guān)系。首先解釋包含關(guān)系。如下圖所示，在SPSS軟件“因子分析”模塊的提取菜單中，提取公因子的方法很多，其中一種就是主成分。由此可見，主成分只是因子分析的一

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什么是二元變量相關(guān)系數(shù)？

二元變量的相關(guān)分析計(jì)算得到的是兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)。具體而言，兩個(gè)定距和定比變量間的相關(guān)性用Pearson（皮爾遜）相關(guān)系數(shù)來(lái)判定，這是參數(shù)檢驗(yàn)的方法；兩個(gè)定序或定類變量間的相關(guān)性用Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)和Kendall’s tau-b等級(jí)相關(guān)系數(shù)來(lái)判定，這兩種方法屬于非參數(shù)檢驗(yàn)。Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)皮爾遜簡(jiǎn)單相關(guān)，也稱積差相關(guān)。是以英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家皮爾遜的名字命名的計(jì)算線性相關(guān)的方

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怎么解釋樸素貝葉斯分類？

公式： 1.?分類是指，根據(jù)一些給定的特征，對(duì)物品進(jìn)行分類，或?qū)π袨檫M(jìn)行預(yù)測(cè)，即求上式的最大值。2.?貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯公式為基礎(chǔ)，故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。而樸素樸素貝葉斯分類是貝葉斯分類中最簡(jiǎn)單，也是常見的一種分類方法。3.?樸素一詞的來(lái)源，是指假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立。樸素貝葉斯的完整解釋如下：假設(shè)某個(gè)體有n項(xiàng)特征（Feature），分別為F1、

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阿抽哥哥

如何理解聚類中的輪廓系數(shù)？

輪廓系數(shù)，是聚類效果好壞的一種評(píng)價(jià)方式，它結(jié)合內(nèi)聚度和分離度兩種因素：內(nèi)聚度：某樣本 i 到同簇內(nèi)所有點(diǎn)的平均距離 - ai，也稱簇內(nèi)不相似度，當(dāng) ai 越小說(shuō)明樣本 i 越應(yīng)該被聚類到該簇。分離度：某樣本 i 到其他某簇內(nèi)所有點(diǎn)平均距離 - bi，也稱簇間不相似度，當(dāng) bi 越大說(shuō)明樣本 i 越不屬于其他簇。 s(i) 接近1，則說(shuō)明樣本i聚類合理；s(i) 接近-1，則說(shuō)明樣本

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F1值是什么？

Fβ是統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來(lái)衡量二分類模型精確度的一種指標(biāo)。它同時(shí)兼顧了分類模型的準(zhǔn)確率和召回率?？梢钥醋魇悄Ｐ蜏?zhǔn)確率和召回率的一種加權(quán)平均，它的最大值是1，最小是0。物理意義就是將準(zhǔn)確率和召回率這兩個(gè)分值合并為一個(gè)分值，在合并的過(guò)程中，召回率的權(quán)重是準(zhǔn)確率的β倍： F1分?jǐn)?shù)認(rèn)為召回率和準(zhǔn)確率同等重要，F(xiàn)2分?jǐn)?shù)認(rèn)為召回率的重要程度是準(zhǔn)確率的2倍，而F0.5分?jǐn)?shù)認(rèn)為召回率的重要程度是準(zhǔn)確率的一半。

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阿抽哥哥

如何理解SPSS中的標(biāo)準(zhǔn)與未標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)

因?yàn)橹笜?biāo)（自變量）的種類繁多、復(fù)雜多樣，在不同的行業(yè)，也會(huì)因其行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、重要性的不同而缺乏可比性，所以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化（標(biāo)準(zhǔn)化）處理，可使不同企業(yè)、不同指標(biāo)間進(jìn)行直接比較成為可能。標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)就是無(wú)量綱化后的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)就是數(shù)據(jù)未經(jīng)無(wú)量綱化得出的結(jié)果。標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)測(cè)度的是被解釋變量的重要性，其絕對(duì)值越大，反映對(duì)應(yīng)的自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)越大。而非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)反映的是自變量對(duì)因變量的

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kejiayuan0806

標(biāo)準(zhǔn)化殘差與學(xué)生化殘差有什么區(qū)別

回歸分析中常用的殘差有三種，分別為普通殘差、標(biāo)準(zhǔn)化殘差和學(xué)生化殘差。普通殘差等于y觀測(cè)值減去y擬合值的差值。R語(yǔ)言中可利用residuals( )調(diào)用回歸模型的普通殘差。也可先用predict()函數(shù)調(diào)用回歸模型的擬合值，然后計(jì)算觀測(cè)值與擬合值的差值。標(biāo)準(zhǔn)化殘差又叫內(nèi)學(xué)生化殘差，是普通殘差的標(biāo)準(zhǔn)化形式。R語(yǔ)言中可利用rstandard( )調(diào)用回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差。其計(jì)算公式為：其中

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kejiayuan0806

線性回歸分析中的方差齊性檢驗(yàn)是什么意思

方差齊性是為了保證回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，經(jīng)典線性回歸模型的一個(gè)重要假定：總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，即：隨機(jī)誤差項(xiàng)具有不同的方差，則稱線性回歸模型存在異方差性。異方差性是指回歸模型中擾動(dòng)項(xiàng)的方差不全相等。假設(shè)線性回歸模型中，擾動(dòng)項(xiàng) ε 的分量是均值為零，彼此獨(dú)立的，但不全相等，在這種情況下。OLS 估計(jì)雖然具有無(wú)偏性和一致性，卻不

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線性回歸中的交互項(xiàng)是什么意思

交互項(xiàng)的出現(xiàn)可以表明一個(gè)預(yù)測(cè)變量對(duì)一個(gè)相應(yīng)變量的影響在其他預(yù)測(cè)變量有不同值的時(shí)候，是不同的。它的測(cè)試方式是將兩個(gè)預(yù)測(cè)變量相乘的項(xiàng)放入模型中。將一個(gè)交互項(xiàng)放到模型中會(huì)極大的改善所有相關(guān)系數(shù)的可解釋性。在實(shí)際中，如果我們的變量之間有關(guān)系的話，那么加入交互項(xiàng)能更好地是模型反映變量之間的關(guān)系。

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如何理解協(xié)方差

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如何建立規(guī)則的分類器？

建立規(guī)則的分類器：（1）順序覆蓋。直接從數(shù)據(jù)中提取規(guī)則，規(guī)則基于某種評(píng)估度量以貪心的方式增長(zhǎng)，該算法從包含多個(gè)類的數(shù)據(jù)集中一次提取一個(gè)類的規(guī)則。在提取規(guī)則時(shí)，類y的所有訓(xùn)練記錄被看作是正例，而其他類的訓(xùn)練記錄則被看作反例。如果一個(gè)規(guī)則覆蓋大多數(shù)正例，沒有或僅覆蓋極少數(shù)反例，那么該規(guī)則是可取的。一旦找到這樣的規(guī)則，就刪掉它所覆蓋的訓(xùn)練記錄，并把新規(guī)則追加到?jīng)Q策表R的尾部（規(guī)則增長(zhǎng)策略：從一般到特

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怎么處理決策樹中的過(guò)擬合問(wèn)題？

處理決策樹中的過(guò)分?jǐn)M合：A)：先剪枝（提前終止規(guī)則）：當(dāng)觀察到的不純性度量的增益（或估計(jì)的泛化誤差的改進(jìn)）低于某個(gè)確定的閾值時(shí)就停止擴(kuò)展葉節(jié)點(diǎn)。B)：初始決策樹按照最大規(guī)模生長(zhǎng)，然后進(jìn)行剪枝的步驟，按照自底向上的方式修剪完全增長(zhǎng)的決策樹。修剪有兩種方法：（1）用新的葉節(jié)點(diǎn)替換子樹，該葉節(jié)點(diǎn)的類標(biāo)號(hào)由子樹下記錄中的多數(shù)類確定；（2）用子樹中常見的分支替代子樹。當(dāng)模型不能再改進(jìn)時(shí)終止剪枝步驟。

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