| 龙文韬 论文题目 A Distributed Multilevel Memetic Algorithm for Signed Graph Clustering 论文摘要 在实际应用中，两个实体之间的相互作用通常可以用有符号图表示...，即包含正权边表示节点吸引的图，包含负权边表示节点排斥的图。...图分析的一个相关问题是如何进行一个图的聚类，即将其节点划分为聚类，使同一簇中包含的节点由正边紧密连接，由负边稀疏连接。在这项工作中，提出并设计了一个基于一种新的多层次方法的模因算法。...实验结果表明，本文的计算解决方案明显优于目前最先进的解决方案。 论文链接 https://arxiv.org/abs/2208.13618
作者：阿平 来源：知乎 1 聚类分析 聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。...而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 1....变量类型：定类变量、定量（离散和连续）变量 样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。 2....方法分类 系统聚类法：适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类 逐步聚类法：适用于大样本的样本聚类 其他聚类法：两步聚类、K均值聚类等 2 回归分析 1....)有无差别 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面极为相似 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用 2.
幻灯片右上的散点图反映了温度和共享单车使用量的关系。右下的图是多变量的散点图，在这个图里，红色的点代表女性的身高和体重的分布关系，蓝色的点代表男性的身高和体重的分布关系。...柱形图 柱形图也叫柱状图，是一种显示变量的数值多与少的直观方法。通常横轴用来表示数据的分类，因此适合展现自变量是离散数据的情况。每一个条形代表一类数据，纵轴表示数量。...比如下图表示从离散分布泊松分布中抽取一些随机数绘制的柱形图。 当图形中有两个分类变量、一个数值变量的时候，可以绘制分组柱形图，即分组柱形图可用于展示三维数据。...条形图 条形图使用的可视化元素是一维空间的长度信息。研究表明，条形图在比较不同类别时的效果要比柱形图差一些，这可能是基于人的视觉的一些特征。但总体上来讲，条形图和柱状图的差异不大。...比如一年内不同气温出现的天数，我们就可以用直方图非常直观地呈现。它的优点也是简单直观，易于看出数据分布的变化趋势。 饼图 饼图是条形图的变种，它能够很好的展示各个分量在总体中的比例。
01 柱形图(Bar Chart) 优势：柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。...在我们需要比较项类的大小、高低时适合使用条形图。 03 折线图(Line Chart) 优势：折线图用来反映随时间变化的趋势。当我们需要描述事物随时间维度的变化时常常需要使用该图形。...在需要描述某一部分占总体的百分比时，适合使用饼图。...而需要比较数据时，尤其是比较两个以上整体的成分时，请务必使用条形图或柱形图，切勿要求看图人将扇形转换成数据在饼图间相互比较，因为人的肉眼对面积大小不敏感，会导致对数据的误读。...05 散点图(Scatter Chart) 散点图的数据为三维数据，使用两组数据构成多个坐标点，分析坐标点的分布情况，判断两个变量之间的关联或分布趋势。
QBarCategoryAxis 表示条形图横坐标，用于管理和显示条形图中的分类轴，其中每个条形图都属于特定的类别。...饼状图的主要特点包括：占比表示：每个扇形的大小表示相应类别在总体中所占的比例，从而直观地展示各类别之间的相对关系。圆形布局：饼状图的数据以圆形的方式呈现，使得用户能够轻松比较各部分的大小。...清晰易懂：饼状图通常用于表示数据的相对比例，特别适用于展示类别之间的占比关系，非常直观。单一变量：饼状图适合展示单一变量的占比关系，不适用于多个变量或时间序列的比较。...离散数据：适用于离散型数据，每个点表示一个具体的观测值。聚类发现：通过观察数据点的分布，可以发现数据是否呈现出某种聚类模式。异常值检测：可以用于检测异常值，即图表中偏离正常分布的离群点。...聚类分析：观察数据点的分布，可以发现是否存在某种聚类模式，对于数据的分组有一定帮助。总体而言，散点图是一种简单而强大的工具，可用于初步探索和理解两个变量之间的关系。
QBarCategoryAxis 表示条形图横坐标，用于管理和显示条形图中的分类轴，其中每个条形图都属于特定的类别。...饼状图的主要特点包括： 占比表示：每个扇形的大小表示相应类别在总体中所占的比例，从而直观地展示各类别之间的相对关系。 圆形布局：饼状图的数据以圆形的方式呈现，使得用户能够轻松比较各部分的大小。...清晰易懂：饼状图通常用于表示数据的相对比例，特别适用于展示类别之间的占比关系，非常直观。 单一变量：饼状图适合展示单一变量的占比关系，不适用于多个变量或时间序列的比较。...离散数据：适用于离散型数据，每个点表示一个具体的观测值。 聚类发现：通过观察数据点的分布，可以发现数据是否呈现出某种聚类模式。 异常值检测：可以用于检测异常值，即图表中偏离正常分布的离群点。...聚类分析：观察数据点的分布，可以发现是否存在某种聚类模式，对于数据的分组有一定帮助。 总体而言，散点图是一种简单而强大的工具，可用于初步探索和理解两个变量之间的关系。
交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。列联表分析的基本问题是，判明所考察的各属性之间有无关联，即是否独立。...偏相关 在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 6 方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。...其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等 8 聚类分析 聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。...而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 1....方法分类 系统聚类法：适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类 逐步聚类法：适用于大样本的样本聚类 其他聚类法：两步聚类、K均值聚类等 End.
2 P1~P19的知识点概述 2.1 统计分类 描述统计学：是阐述如何对客观现象的数量表现进行计量、搜集、整理、表示、一般分析与解释的一系列统计方法。...归纳统计学：又称推断统计学主要阐述如何根据部分数据(样本统计量)去推论总体的数量特征及规律性的一系列理论和方法，其主要内容包括概率与概率分布、参数估计、假设检验、抽样调查、方差分析、相关与回归分析、统计预测...2.3 象形统计图 2.3.1 柱状图 用于将事务归类，看每一类分别是怎样的情况 [柱状图] 2.3.2 折线图 用来分析事物随时间变化的趋势 [折线图] 2.3.3 饼图 所有的事物在总体中占比加起来是...100%，用来体现各部分的占比情况 [饼图] 2.3.4 茎叶图 体现事物的分级、梯队；帮助了解分布情况 [茎叶图] 2.3.5 盒须图 又称箱线图，主要体现中位数和分布情况 [盒须图] 2.4 集中趋势衡量...2.5.1 随机变量 离散随机变量：抛硬币 连续随机变量：降雨量分布 2.5.2 离散概率分布 二项分布：即事件的结果只有两种，概率对等且互斥 即一枚硬币扔n次，扔出正面概率为p ，得到k次正面的概率
Prewt 的频数分布，由于函数 hist( )中没有设置任何参数，图中使用了默认的组距、坐标轴标签和标题等。...rug(Prewt) detach(anorexia) 3.条形图 条形图（bar chart）在医学科技论文中经常用到，它通过垂直的或水平的矩形展示分类变量的频数分布。...饼图 饼图（pie chart）可用于展示分类数据的占比情况。例如，下面的代码绘制的饼图展示了某医院一周内急诊入院的疾病类型分布。...1.31, -2.45, "Upper quantile") text(1.13, -7, "←—— Whisker") text(1.2, -12.2, "Upper hinge") 平行排列的箱线图可以用于比较在某个分类变量各个类别下某指标的分布...小结 其他一些专门的图形，例如散点图矩阵、相关图、正态 QQ 图、生存曲线、聚类图、碎石图、ROC 曲线和 Meta 分析森林图等。在 R 的应用中，可视化是一个非常活跃的领域，新的包层出不穷。
U检验 ：使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 T检验：使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值...Part8 方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。...而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。...性质分类 Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等。...方法分类 系统聚类法：适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类。 逐步聚类法：适用于大样本的样本聚类。 其他聚类法：两步聚类、K均值聚类等。
前面介绍了使用tidymodels进行二分类资料的模型评价和比较，不知道大家学会了没？...我之前详细介绍过mlr3这个包，也是目前R语言机器学习领域比较火的R包了，今天说下这么用mlr3进行二分类资料的模型评价和比较。...本期目录： 加载R包 建立任务 数据预处理 选择多个模型 建立benchmark_grid 开始计算 查看模型表现 结果可视化 选择最好的模型 加载R包 首先还是加载数据和R包，和之前的数据一样的。...，对数据进行预处理，为了和之前的tidymodels进行比较，这里使用的数据和预处理步骤都是和之前一样的。...mlr3和tidymodels相比有优势也有劣势，基本步骤大同小异，除了预处理步骤比较复杂外，其他地方都比较简单~ 初学者还是推荐使用tidymodels，熟悉了可以试一下mlr3，集成化程度更高，目前也更加稳定
一、对比类 1、普通柱形图 简介：普通柱形图 使用垂直柱子显示类别之间的数值比较，其中柱状图的一个轴显示正在比较的类别，而另一个轴代表对应的刻度值 特点：不适合对超过 10 个类别的数据进行比较，且分类标签过长时建议使用条形图...2、对比柱形图 简介：对比柱形图 使用正向和反向的柱子显示类别之间的数值比较。...特点：数据比较相近时，不适合用饼图，而是适合用南丁格尔玫瑰图。 二、占比类 1、饼图 简介：饼图 一般通过颜色区分类别，幅度的大小对比数据，并且可以展示各类别与整体之间的占比关系。...特点：散点图在有比较多数据时，才能更好的体现数据分布。 5、瀑布图 简介：瀑布图 显示加上或减去值时的累计汇总，通常用于分析一系列正值和负值对初始值（例如，净收入）的影响。...通过观察散点的分布，可以推断变量的相关性，在FineBI中可以通过数据拟合完成。 特点：散点图在有比较多数据时，才能更好的体现数据分布。
U检验 ：使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 T检验：使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值...Part8方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。...传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。...而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。...性质分类 Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等 R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度
U检验 ：使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 T检验：使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值...Part8 方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。...传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。...而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。...性质分类 Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等 R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度
1）U验 ：使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验： 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值...六、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。...而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。...性质分类 Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等 R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度...方法分类 1）系统聚类法：适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类 2）逐步聚类法：适用于大样本的样本聚类 3）其他聚类法：两步聚类、K均值聚类等 九、判别分析 1、判别分析
1）U验 ：使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值...六、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。...传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。...而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。...1、性质分类： Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等 R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度
1）U验 ：使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值...六、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。...而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。...1、性质分类： Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等； R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度...2、方法分类： 1）系统聚类法：适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类； 2）逐步聚类法：适用于大样本的样本聚类； 3）其他聚类法：两步聚类、K均值聚类等。
为了说明在聚类时使用和不使用目标信息之间的差异，我们将特征化器应用到使用sklearn的 make——moons 函数（例 7-4）生成的合成数据集。然后我们绘制簇边界的 Voronoi 图。...图 7-6 展示出了结果的比较。底部面板显示没有目标信息训练的集群。注意，许多簇跨越两个类之间的空空间。顶部面板表明，当聚类算法被给定目标信息时，聚类边界可以沿着类边界更好地对齐。 ? ? ?...比较了与使用径向基核的支持向量机（RBF SVM）、K 近邻（KNN）、随机森林（RF）和梯度提升树（GBT）的结果。随机森林和梯度提升树是最流行的非线性分类器，具有最先进的性能。...答案是“是的”，但并不像桶计数（Bin-counting）计算的那么多。如果我们使用相同的数据集来学习聚类和建立分类模型，那么关于目标的信息将泄漏到输入变量中。...结合处理分类变量和时间序列的技术，k 均值特化可以自适应的处理经常出现在客户营销和销售分析中的丰富数据。所得到的聚类可以被认为是用户段，这对于下一个建模步骤是非常有用的特征。
优势：条形图用来反映分类项目之间的比较，适合应用于跨类别比较数据。在我们需要比较项类的大小、高低时适合使用条形图。 ③ 折线图(Line Chart) ? 优势：折线图用来反映随时间变化的趋势。...在需要描述某一部分占总体的百分比时，适合使用饼图。例如：占据公司全部资金一半的两个渠道；某公司员工的男女比例等。...散点图的数据为三维数据，使用两组数据构成多个坐标点，分析坐标点的分布情况，判断两个变量之间的关联或分布趋势。 可以用颜色区分系列，也可以用散点大小定第三维度，这就衍生图出了气泡图。...② 按数据关系选择 根据可视化专家 Andrew Abela 对该数据关系分类方式的提炼，他提出将图表展示的数据关系分为四类：比较、分布、构成和联系。...例如如下图，分布展示两个国家在不同年份家庭花销占比，由于读图人很难通过饼图直接、准确的看出各个分类的变化趋势和幅度，需要反复在4个饼图之间比较和判断，如果变化幅度不大，很容易造成误读。
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