Huit, analyse de la clustering

La différence entre la clustering et la classification est que la couche est requise par le cluster est inconnue.

L'analyse de la grappe est une analyse d'exploration. Au cours du processus de classification, les personnes ne doivent pas nécessairement fournir des normes de classification et d'analyse de cluster pouvant être automatiquement classées à partir de données d'échantillonnage. Diverses conclusions sont souvent obtenues à l'aide des méthodes utilisées dans l'analyse des grappes. Différents chercheurs analysent les mêmes données de données, le nombre de grappes de collecte peut ne pas systématiquement.

Du point de vue des applications pratiques, l'analyse des grappes est l'une des tâches principales de l'exploitation minière des données. De plus, la clustering peut obtenir une distribution de données sous la forme d'un outil séparé et observer les caractéristiques de chaque données de cluster et la concentration analysée ultérieurement pour un cluster spécifique. L'analyse de grappes peut également être utilisée comme étapes de prétraitement des autres algorithmes (tels que la classification et les algorithmes de synthèse qualitatifs).

1, Définition
Selon les caractéristiques de l'objet d'étude (échantillon ou indicateur), le nombre d'études a été réduit pour réduire le nombre de recherches. Tous les types de perte de données historiques fiables, ne peuvent pas déterminer le nombre de catégories ayant, et le but est de classer des choses similaires à tout dans une classe.
Il existe une certaine relation entre chaque indicateur. TYPES DE VARIABLES: Les températures, les quantités (différentes quais de déformation des échantillons individuels ou index sont classées selon ses caractéristiques, trouvant une similitude statistique de données raisonnables.

2, classification naturelle

Analyse du type q : Manipulation de la classification des échantillons, mais aussi connu sous le nom de faux facteurs dentaires selon les statistiques est la même mesure statistique, la distance européenne, la distance extrême, la distance absolue, etc.

Analyse de RR: Manipulation de la classification des indicateurs, mais également appelée cluster de selles sous forme de mesure statistique, coefficient de corrélation, numéro de LILe système de colonne.
3, Méthode de classification

(1) Méthode de clusterage du système: Convient pour les échantillons de regroupement ou des grappes de petits échantillons, utilisez souvent la méthode de la classe de la classe de la cluster, également appelée cluster de classe

(2) grappes progressivement: Applications de grappes d'échantillons pour grands échantillons

(3) Autres clusters: deux

Selon une classification de la série, l'échantillon définira le traitement de fonction distingué, de sorte que l'exemple d'encre du mauvais jugement soit minimisé, à partir de laquelle le jugement est le général

2 et différence d'analyse de grappes
] (1) L'analyse de grappes peut classer des échantillons ou classer les indicateurs; Je connais quelques types; et l'analyse de la discrimination doit connaître l'élément précédent et également connaître quelques types
(3) Analyse de grappes sans classement et échantillons sont classés directement; Classification des données historiques pour définir la discrimination, puis classer

3, classification
(1) L'analyse de distinction de Fisher
est le tri des instructions de discrimination, est la distance la plus courte de la distance la plus courte par rapport à l'échantillon, pour deux types de discrimination;

Classé la probabilité de critères distinctifs, qui est le type de point de probabilité maximal où la couche est, elle convient à de nombreuses couches de discrimination différentes.

[2) (2) Bayes analyse la discrimination

La méthode d'analyse des baies isolée et améliorée que l'analyse de la discrimination de Fisher, non seulement possible, résolvez de nombreux types d'analyse de la discrimination, mais également l'analysant. Les données sont distribuées, elles sont donc souvent plus utilisées;

L'analyse principale du composant, PCA est une méthode statistique. Par transfert en ligne pour convertir un groupe de variables pouvant avoir une corrélation dans un ensemble de modifications de couleur linéaire, le composant principal est appelé composant principal.

L'analyse principale du composant est K. Pearson aux variables ne sont pas randomisées et Hatolin élargira cette méthode dans un vecteur aléatoire. La taille des informations est généralement mesurée dans la sprinkale carrée et la variance.
1, principe
Lors de l'utilisation de la méthode d'analyse statistique, le nombre de variables augmentera la complexité du sujet. Il y a plus d'informations que les gens veulent avoir moins de variables. Dans de nombreux cas, il existe une certaine relation entre les variables. Lorsqu'il y a une certaine corrélation entre les deux variables, on peut comprendre que les informations de ces deux variables reflètent ce sujet présentent un certain chevauchement. Analyse du composant principal pour toutes les variables initialement proposées, supprimant les variables répétées (variables restreines), définissez la dernière variable que possible, de sorte que ces nouvelles variables sont deux ou deux variables qui reflètent que les informations du sujet sont que possible pour maintenir la informations originales autant que possible.

Essayant de combiner la variable initiale en un ensemble de variables complètes nouvelles et disponibles.Il est possible d'éliminer certaines variables qui sont au moins possibles en fonction des besoins réels. Méthodes statistiques L'analyse principale des composants ou l'analyse principale des composants est également une méthode de détruire les mathématiques.

2, Inconvénients

(1) Dans l'analyse principale du composant, nous devons d'abord garantir que la vitesse de cotisation accumulée des composants précédents pour atteindre un niveau élevé de plus (ce qui signifie que la quantité d'informations après La réduction de la variable doit être maintenue à un niveau supérieur), puis les composants principaux sont extraits pour fournir une explication d'une base réaliste et significative (si non, l'ingrédient principal sera vide, pas de sens réel).

[2) L'explication du composant principal est généralement un peu vague, contrairement à la signification de la variable initiale, qui est le coût du paiement dans le processus de réduction de la variable. Par conséquent, le nombre de composants principalement extraits est généralement inférieur au nombre de variables d'origine (sauf si elle n'est plus petite), sinon, des profits "peuvent être réduits en fonction du principe du composant CPlus de moins que la variable "défavorable".

Onze, d'analyse facteur
Un élément potentiel conçu pour être masqué dans des données multi-variables et n'a pas pu observer directement les éléments d'image potentiels d'apprécier ou de dominer les variables de mesure et estimer le potentiel d'une méthode d'analyse statistique multifonctionnelle pour le niveau de l'effet sur les effets des variables de mesure et de la corrélation entre les facteurs potentiels

par rapport à l'analyse principale du composant:
de la même manière: peut Gérer plusieurs variables d'origine dans la structure
Différentes: les composants principaux axés sur les nouvelles de paramètres primitifs intégrés de pins. L'analyse factorielle est axée sur l'explication de la relation entre variables brutes et plus profond que l'analyse principale des composants. Méthode de statistiques de multiplication

(1) Réduire le nombre de variables analytiques

(2) en détectant la corrélation entre les variables, la classification des variables rugueuses

Méthodes statistiques lEncore une fois, la loi sur la statistique de l'étude suivie de chaînes de données aléatoires pour résoudre des problèmes pratiques; La série chronologique consiste généralement en quatre facteurs: tendances, changements saisonniers, fluctuations du cycle et fluctuations irrégulières.

Méthodes principales: Déplacez la personnalité de filtrage de l'index et le filtrage moyen, l'ARIMA horizontal, le nombre d'arimes horizontaux, modèle arimax et modèle d'arc arc. La série chronologique désigne un ensemble d'observations ou de valeurs enregistrées triés par ordre d'événements pendant l'événement.

Les éléments de la séquence constituante ont deux:

l'un d'entre eux est temps;

La seconde est une variable correspondant au temps.

La série de données réelle peut afficher le développement et la réglementation des objets de recherche pendant une certaine période. La tendance et la loi du développement changent de variables de la série chronologique, prédisant ainsi l'efficacité de l'avenir changements dans les variables. [première23]
Les variations de la séquence de temps sont généralement divisées en quatre catégories: modification des tendances à long terme, changements saisonniers, changements de cycle, changements irréguliers.
1, application de la série temporelle

Description du système: Suivez les données de la ligne de données obtenues en observant le système, le système est le poivre d'élément avec des méthodes de courbe. La description;

Analyse du système: lorsque la valeur d'observation est extraite à partir de deux variables ou plus, des modifications d'une autre série de temps peuvent être utilisées dans une série de temps, ce qui comporte ainsi la profondeur de la création d'une certaine séquence de temps. Mécanisme;

Prévisions futures: utilisez généralement une série de temps adaptée au modèle ARMA, prédisant la valeur future de la série;

Décidez et contrôle: Ajustez la chronologie du mode d'entrée pour contenir le processus de développement du système sur la valeur cible, c'est-à-dire peut effectuer des contrôles nécessaires lorsque le processus est éteint.

(1)Ce qui suit

suppose que la tendance passée de tout va durer jusqu'à l'avenir;
La prédiction basée sur les données est irrégulière;
Ouvrez la cause de la relation de développement du marché.

La méthode de prévision d'une série d'analyses de temps basées sur la tendance des changements passés dans le marché antérieur prédit l'avenir, ce qui est le principe que le passé se poursuivra coutumée à l'avenir. La réalité des choses est le résultat du développement historique, et l'avenir de tout est l'extension réelle et passée et l'avenir de tout ce qui est impliqué. La méthode d'analyse des séries chronologiques des prévisions de marché repose sur cette stabilité constante sur le développement de choses objectives, en utilisant des données historiques dans le passé, par l'intermédiaire de l'analyse statistique, une évolution de développement d'une estimation supplémentaire dans l'avenir du marché. Dans les prévisions du marché, le passé continuera d'aller à l'avenir, ce qui signifie que le marché ne changera pas soudainement à l'avenir, mais a progressivement changé.

La philosophie de la méthode de prévision de la traite horaire est une perspective de base sur le dialogue important, ce qui signifie que tout augmente et le développement du développement tout a continué à temps et le phénomène du marché est le cas. Les phénomènes de marché et les niveaux actuels de développement et de développement affecteront le développement futur de l'échelle du marché et du développement; phénomène du marché; Le phénomène du marché des changements de lois et de niveaux est le phénomène du marché passé et le changement de processus et niveau de développement actuels.

Il sera indiqué qu'en raison du développement des choses, ce n'est pas seulement des caractéristiques continues, mais également compliquées et diverses. Par conséquent, lors de la prévision de l'analyse des séries chronologiques du marché, le phénomène du marché fera attention au développement futur du marché et au niveau de développement, pas nécessairement de l'histoire et du développement de son courant.droit. Avec le développement des phénomènes du marché, il aura également de nouvelles fonctionnalités.

Par conséquent, dans la prévision de l'analyse des séries chronologiques, elle n'a jamais élargi la mécanique à l'extérieur dans le passé et la loi en vigueur. Nécessité d'étudier de nouvelles caractéristiques des changements de phénomènes de marché, de nouvelles performances et de mettre en œuvre ces nouvelles fonctionnalités et de nouvelles performances à prendre en compte dans la valeur prédite. De cette manière, cela peut créer un résultat de prédiction fiable de la poursuite des changements historiques sur les phénomènes du marché.
La méthode de prédiction d'analyse de la série de temps 2 fois insiste sur le rôle des facteurs de temps dans la prévision et ne considère pas les effets de facteurs externes spécifiques. La série de temps est dans la position principale à la prévision de l'analyse de la série chronologique. Il n'y a pas de série chronologique, pas de présence de cette méthode. Malgré le développement d'objets prévisibles touchés par de nombreux facteurs. Cependant, prédictions de l'analyse actuelle actuelleLe temps est utilisé, en fait, tous les facteurs influents sont perturbés au fil du temps, ne reconnaissant que le rôle global de tous les facteurs influents et, à l'avenir, l'objet de prédiction encore opérationnel et ne pas analyser la relation de causalité entre les prévisions entre les objets et les facteurs d'influence.

Par conséquent, afin d'obtenir une valeur prévisible précise pouvant refléter le changement de développement à l'avenir, lorsque la méthode d'analyse de la série chronologique est prédite, la quantité de méthodes analytiques et des méthodes d'analyse de la qualité doit être combinée de la qualité Est entièrement étudié dans différents facteurs et relations de marché et des valeurs prévisibles sont déterminées sur la base de différents facteurs ayant une incidence sur les changements de marché.

Il sera indiqué que la méthode de prédiction de la série temporelle ne considère pas les éléments externes dues à une série de temps saisissante, il y a donc une pénurie d'erreurs prédictives et aura plus qu'un gros changement dans la mondeJe dehors. Grand écart, la méthode de prévision de la série série de temps est bonne pour les prévisions à long terme par rapport aux prévisions à long terme. En raison de choses objectives, en particulier du phénomène économique, plus de temps, la capacité de changer de facteurs externes, ils doivent avoir un impact significatif sur l'économie de marché. Si cela se produit, lorsqu'il est prévu, seuls les facteurs de temps ne considèrent pas les effets des facteurs externes pour les prévisions, les résultats de prédiction sont graves par rapport à la situation réelle.

13. Analyse finale
Une méthode d'analyse statistique pour étudier la répartition du temps de survie et de la relation entre la survie et les facteurs associés

1, contient du contenu
(1) décrivant le processus d'existence, ce qui signifie distribuer la durée de survie

(2) La survie du processus de comparaison, ce qui signifie deux groupes ou des lois de répartition multiples de la durée de survie et de comparaison

(3 ) Analyse des facteurs de risque relationnels présentés dans un enfantJeune mathématique.

(1) Description statistique: y compris le nombre de points, la fonction modérée, moyenne, la fonction de survie de la durée de survie et de l'évaluation de la vie de la vie qui illustre ne rend pas des conclusions de statistiques Raisonnement

(2) Vérifiez Aucun paramètre: si la courbe biologique correspond aux variables que le groupe est cohérent et qu'il n'existe aucune obligation de répartition du temps de survie. Et vérifiez les effets des facteurs de risque pour le temps de survie.
A-multiplier (mode PL)


(3) Analyse de régression des ventes des paramètres: dans une hypothèse spécifiquement, l'établissement d'une équation de retour avec de nombreux facteurs de risque à modifier, le représentant de cette méthode est l'analyse de régression des risques selon le rapport COX

(4) Analyse de l'analyse de régression des paramètres: la durée de vie est connue lorsque Un paramètre particulier est horizontal, conformément au modèle de paramètre correspondant, une analyse plus précise des règles change entreLes variables sont identifiées

, analyse typique associée
L'analyse de l'analyse générale des relations entre variables et une analyse typique de corrélation est une analyse statistique méthode pour analyser la corrélation entre deux variables (telle comme trois capacités d'apprentissage et 5 indicateurs de performance académiques).

L'idée de base de l'analyse de corrélation typique est similaire à l'idée de base de l'analyse principale des composants, en se transformant en un ensemble de variables et à une variable d'autres études similaires. Engrenages linéaires pour quelques-uns Les corrélations linéaires simples entre les variables intégrées et le nombre de petites corrélations linéaires dans les variables incluent presque toutes les informations correspondantes contenues dans le groupe de variable d'origine.
Quinze, analyse R0C

Les courbes R0C sont basées sur une variété de différents modes de deux couches (valeur limite ou seuil déterminé). En tant que coordonnées le long de la vitesse positive réelle (sensibilité), le rapport de faux positif (1 spécifique) est un DLa courbe

(1) La courbe R0C peut facilement détecter la maladie lorsque la valeur d'orthographe est facilement identifiée. Idée

(2) Choisissez la meilleure valeur de diagnostic. La courbe R0C plus proche, la précision du test;

(3) Deux essais de diagnostic différents et plus capables de reconnaître la maladie, une zone de base de la courbe R0C reflète le système de diagnostic. Précision.

Si seize méthodes d'analyse

Analyse multi-réactions, points de distance, projets d'épinglage, points correspondants, analyse des arbres de décision, réseau neural, équation du système, simulation de Monte Carlo, etc.

Décisions et analyse forestière aléatoire: Malgré la méthode de clarification, un arbre est certainement inférieur à de nombreux arbres, il y a donc une forêt aléatoire, la résolution d'un arbre de décision faible est faible. Défaut. (On peut comprendre que les trois stkkers ont agi par Zhuge Liang) sur la base de la probabilité de situations tout à faitUne fois, l'arbre de décision obtiendra la valeur actuelle nette. La valeur devrait être supérieure ou égale à la probabilité zéro, l'évaluation des risques du projet et l'évaluation de la méthode d'analyse de la faisabilité, il s'agit d'une illustration d'une analyse de probabilité intuitive. Parce que cette branche de décision est peinte dans un arbre, c'est comme un arbre d'arbre, il est donc appelé un arbre décisif. Dans la machine d'apprentissage automatique, l'arbre de décision est un modèle anticipé qu'il représente la relation de mappage entre les attributs d'objet et les valeurs d'objet. Entropie = Le gâchis du système, utilisant des algorithmes ID3, C4.5 et C5.0 a créé des algorithmes à l'aide d'entropie. Cette mesure est basée sur le concept d'entropie dans la théorie de l'information. L'arbre classifié (arbre de décision) est une méthode de classification très courante. Il est une étude réglementée, la réglementation dite d'apprentissage reçoit une variété d'échantillons. Chaque échantillon a un ensemble de propriétés et une catégorie. Ces types sont prédéfinis, aprèsIl comprend un segment, ce qui peut sembler sembler apparaître correctement. Apprendre une telle machine est appelée supervision. Avantages: L'arbre de décision est facile à comprendre et à reconnaître, les gens n'ont pas besoin de connaître beaucoup de connaissances sur la plate-forme dans le processus d'apprentissage, ce qui correspond aux caractéristiques de la capacité de refléter les données directes. Tant qu'ils sont expliqués, il est capable de résoudre le sens des arbres politiques. Pour des décisions, la préparation des données est généralement simple ou inutile et les propriétés de type de données et de type normales peuvent être traitées simultanément et que la grande source de données peut avoir peut-être une période relativement courte. Et le résultat de bons résultats. Il est facile d'évaluer le modèle avec des tests statiques et la fiabilité du modèle peut être mesurée; Si un certain modèle est donné, l'expression logique correspondante est facilement introduite en fonction de l'arbre de décision créé. Inconvénients: les champs sont plus difficiles à prédire;Pour les données de temps de commande, il y a beaucoup d'emplois de pré-traitement;Lorsque les catégories sont trop, l'erreur peut augmenter plus rapidement;Général Lorsque l'algorithme est classé, il est basé uniquement sur un champ.