大家好，今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集，以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时，都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...在 R 里，数据集资源非常丰富，R 本身自带了许多经典数据集，而且各种 R 包中也包含了大量有用的例子，最后还可以利用一个专门的资源库——Rdatasets。...如何找到更多的数据集？——Rdatasets 如果你觉得 R 自带的数据集或者某个 R 包里的数据集不够用，别担心，还有一个专门存储 R 数据集的仓库，叫做 Rdatasets。...Rdatasets 是一个为 R 用户收集、整理数据集的仓库，它包含了数百个常见的数据集，涵盖了生物学、经济学、医学等多个领域。...无论是用于教学还是实际科研，Rdatasets 都是一个非常好的资源库。 如何使用 Rdatasets？ Rdatasets 的使用非常简单，所有数据集都可以直接通过网络下载。
即便是 R 这样专门给统计工作者使用的软件，从前也需要调用若干条命令（一般跟特征变量个数成正比），才能完成。 我最近发现了一款 R 包，可以非常方便地进行数据集总结概览。...点击左上角的 File -> New File ，选择菜单里面的第一项 R Script 。 ? 此时，你会看到左侧分栏一个空白编辑区域开启，可以输入语句了。 ? 输入之前，我们先给文件起个名字。...第一行： tidyverse 是一个非常重要的库。可以说它改进了 R 语言处理数据的生态环境。而这个库中的大部分工具，都是 Hadley Wickham 一己之力推动和完成的。 ?...这个数据集，来自于 Hadley Wickham 的 github 项目，名称叫做 nycflights13 。 ?...如果你对数据科学感兴趣，不妨阅读我的系列教程索引贴《如何高效入门数据科学？》，里面还有更多的有趣问题及解法。
虽然看起来也是在处理数据，然而跟“分析”没有一毛钱关系，也没有升职机会。想要去面试，又没有真正做过一个数据分析项目，建模不懂，业务不明，甚是辛苦。...o(╯□╰)o 第一步：找到内部盟友 ? 朋友可以自己找，老大只能靠命好。在职场遇到一个肯耐心教导自己的老大，跟中彩票的几率差不多。但是朋友却是随时随地可以交的。...因为没有一本书能《21天速成大华电子信息技术有限公司2017年12月如何在缺少用户ID的情况下建立分析模型评估电商渠道VS实体渠道的经营效益》。除非你的领导肯花心写这玩意。...是滴，虽然是自己补完的全过程，但是都是基于真实数据真实经验，不会有什么破绽的。到这里你已经为自己准备了一个项目经验。但是还可以做的更好，因为我们想加薪，还是得用上一些更复杂的方法的。...比如我们在网上看到一个精准营销模型的文章。那么他用了什么数据？为什么我们的公司没有这个数据？如果要采集需要什么方法？需要花多少钱？他的营销落地在什么平台？为什么我们不具备这种平台？如果想做可以怎么做？
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时，可以采用以下策略（其他编程语言同理）：使用数据压缩技术：将数据进行压缩，减小占用的内存空间。...可以使用R的数据压缩包（如bigmemory、ff、data.table）来存储和处理数据。逐块处理数据：将数据集拆分成较小的块进行处理，而不是一次性将整个数据集加载到内存中。...数据预处理：在加载数据之前，对数据进行预处理，删除或合并冗余的列，减少数据集的大小。...使用其他编程语言：如果R无法处理巨大数据集，可以考虑使用其他编程语言（如Python、Scala）或将数据导入到数据库中来进行处理。...以上是一些处理超出计算机内存限制的巨大数据集的常用策略，具体的选择取决于数据的特征和需求。
SOM分析基本理论 SOM (Self-Organizing Feature Map,自组织特征图)是基于神经网络方式的数据矩阵和可视化方式。...与其它类型的中心点聚类算法如K-means等相似，SOM也是找到一组中心点 (又称为codebook vector)，然后根据最相似原则把数据集的每个对象映射到对应的中心点。...在神经网络术语中，每个神经元对应于一个中心点。 与K-means类似，数据集中的每个对象每次处理一个，判断最近的中心点，然后更新中心点。...SOM强调簇中心点之间的邻近关系，相邻的簇之间相关性更强，更有利于解释结果，常用于可视化网络数据或基因表达数据。...SOM分析实战 下面是R中用kohonen包进行基因表达数据的SOM分析。
创建一个 R 包开发的 Project 运行： usethis::create_package("~/Desktop/ncov") 即可在 ~/Desktop/ncov 位置创建一个 R 包的项目了，...查看创建的项目文件夹 我们可以从桌面上找到这个文件夹： ?...多了一个 Git 表单。然后关于 Git 部分的操作就可以在这个表单里完成了，我不就不说这部分了，因为很多小伙伴可能还没用过 GitHub，所以我们还是回到 R 包的编写上。...在 R6 类的最后我添加了一个 plot() 方法，这个函数调用了 hchinamap 包的 hchinamap() 函数进行绘图。...hchinamap() 函数的参数传递进去（除了 region 参数，因为这里我传递的数据只有省份分布的数据）。
SOM分析基本理论 SOM (Self-Organizing Feature Map,自组织特征图)是基于神经网络方式的数据矩阵和可视化方式。...与其它类型的中心点聚类算法如K-means等相似，SOM也是找到一组中心点 (又称为codebook vector)，然后根据最相似原则把数据集的每个对象映射到对应的中心点。...在神经网络术语中，每个神经元对应于一个中心点。 与K-means类似，数据集中的每个对象每次处理一个，判断最近的中心点，然后更新中心点。...SOM分析实战 下面是R中用kohonen包进行基因表达数据的SOM分析。...加载或安装包 ### LOAD LIBRARIES - install with: #install.packages(c("kohonen") library(kohonen) 读入数据并进行标准化
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...因为这个项目中使用的数据太小了，甚至没有必要把它放在一个 csv 文件中。在这种情况下，我决定将数据放入我自己创建的df中：- ?...然后我创建了一个热图，它揭示了自变量对因变量的相互依赖性：- ? 然后我定义了目标，它是数据框的最后一列。 然后我删除了数据的最后一列：- ? 然后我分配了依赖变量 y 和独立变量 X。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
p=18726 自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...每个节点向量具有： 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。...从训练数据中选择一个随机数据点，并将其呈现给SOM。 在地图上找到“最佳匹配单位”（BMU）–最相似的节点。使用欧几里德距离公式计算相似度。 确定BMU“邻居”内的节点。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。 ---- ? 最受欢迎的见解
先验分布h(θ)反映了我们对问题的先前知识。似然函数f(x|θ)反映了获得的数据，并必须纳入先验分布。这将导致一个我们感兴趣的后验分布h(θ|x)。这就是我们使用贝叶斯定理的方式。...这是合理的，因为我们构建了一个具有两个不同均值的时间序列，而且形象地说，这个图与第一个图相关。 尽管有趣，但直到现在我们并没有真正找到变点（我们有一些线索），而且这里没有贝叶斯的内容。...Metropolis-Hastings算法使用拒绝的思想，这意味着它从辅助分布生成一个值，并以给定的概率接受它。如果你对MCMC方法不熟悉，你可能会质疑算法如何拒绝抽取的值。...首先是为需要找到的每个参数设置一个先验分布。对于参数m，我们使用1到60之间的均匀分布，这意味着算法在时间序列中随机选择一个变点候选。对于参数a、b、c和d，我选择了弱信息的伽马分布。...这张图表很有趣，因为它显示了抽取过程是如何进行的。由均匀分布给出的第一个值是m=55。算法拒绝了它，然后尝试另一个，直到获得令人满意且稳定的结果。
在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。...从训练数据中选择一个随机数据点，并将其呈现给SOM。 在地图上找到“最佳匹配单位”（BMU）–最相似的节点。使用欧几里德距离公式计算相似度。 确定BMU“邻居”内的节点。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...#节点数 plot(model, type="count") ---- R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析 01 02 03 04 邻居距离 通常称为“ U矩阵”，此可视化表示每个节点与其邻居之间的距离...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。
p=18726 _自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...每个节点向量具有： 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。...从训练数据中选择一个随机数据点，并将其呈现给SOM。 在地图上找到“最佳匹配单位”（BMU）–最相似的节点。使用欧几里德距离公式计算相似度。 确定BMU“邻居”内的节点。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data\[, c(3,4,5,8)\] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。
建议数据分隔符采用“|”存储； 6、如何强调一个数据挖掘项目和挖掘工程师对行业的理解和业务的洞察都不为过，好的数据挖掘一定是市场导向的，当然也需要IT人员与市场人员有好的沟通机制； 数据挖掘会面临数据字典和语义层含义理解...这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBMModeler软件构建一个分析流： ?...这时候我们就可以看出Tableau可视化工具的方便性 ? 接下来，我们继续采用挖掘工具对R、F、M三个字段进行聚类分析，聚类分析主要采用：Kohonen、K-means和Two-step算法： ?...另外一个考虑：就是R、F、M三个指标的权重该如何考虑，在现实营销中这三个指标重要性显然不同！...结果还不错，我们可以分别选择三种聚类方法，或者选择一种更易解释的聚类结果，这里选择Kohonen的聚类结果将聚类字段写入数据集后，为方便我们将数据导入SPSS软件进行均值分析和输出到Excel软件！
建议数据分隔符采用“|”存储； 如何强调一个数据挖掘项目和挖掘工程师对行业的理解和业务的洞察都不为过，好的数据挖掘一定是市场导向的，当然也需要IT人员与市场人员有好的沟通机制； 数据挖掘会面临数据字典和语义层含义理解...这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBM Modeler软件构建一个分析流： ?...接下来，我们继续采用挖掘工具对R、F、M三个字段进行聚类分析，聚类分析主要采用：Kohonen、K-means和Two-step算法： ?...另外一个考虑：就是R、F、M三个指标的权重该如何考虑，在现实营销中这三个指标重要性显然不同！...结果还不错，我们可以分别选择三种聚类方法，或者选择一种更易解释的聚类结果，这里选择Kohonen的聚类结果将聚类字段写入数据集后，为方便我们将数据导入SPSS软件进行均值分析和输出到Excel软件！
一、SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM )神经网络是较为广泛应用于聚类的神经网络，它是由 Kohonen提出的一种无监督学习的神经元网络模型。...三、SOM模型的R语言实现——三个函数包介绍 SOM模型在R语言中，目前，我看到的有三个函数包，分别是：Kohonen包、som包、RSNNS包。 补充内容： SOM的分类是否有意义？...SOM如何合理地自定义分组数量？...对于每一个输入的数据点，网络节点都要进行竞争，最后只有一个节点获胜。获胜节点会根据赢得的数据点进行演化，变得与这个数据点更匹配。...每次输入一个数据点，与这个数据距离最近的节点获胜，获胜点的坐标向着这个数据点的方向偏移。
学习矢量量化算法（简称LVQ） LVQ的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的，并且适于在学习算法的多次迭代中最佳地总结训练数据集。...通过计算每个码本矢量和新数据实例之间的距离来找到最相似的邻居（最佳匹配码本矢量）。然后返回最佳匹配单元的类值或（回归情况下的实际值）作为预测。...如果将数据重新缩放到相同范围（例如0到1之间），则可获得最佳结果。 如果您发现KNN在您的数据集上提供了良好的结果，请尝试使用LVQ来降低存储整个训练数据集的内存要求。...百度百科版本 学习向量量化(Learning Vector Quantization,简称LVQ)属于原型聚类，即试图找到一组原型向量来聚类，每个原型向量代表一个簇，将空间划分为若干个簇，从而对于任意的样本...它是自组织图（SOM）的前体，与神经气体有关，也与k-最近邻算法（k-NN）有关。LVQ由Teuvo Kohonen发明。 查看详情
Efficient and Yaw-Angle-Invariant Transformer Network for LiDAR-Based Place Recognition 原文作者：Junyi Ma 内容提要 位置识别是车辆在复杂环境和变化条件下自动导航的重要能力...它是诸如SLAM中的循环关闭或全局本地化等任务的关键部分。在本文中，我们解决了基于自动驾驶车辆记录的3D激光雷达扫描的位置识别问题。...我们提出了一种新型的轻量级神经网络，利用激光雷达传感器的距离图像表示来实现每帧小于2毫秒的快速执行。我们设计了一个利用transformer网络的不变性架构，提高了我们方法的位置识别性能。...我们在KITTI和Ford Campus数据集上评估了本文的方法。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法可以有效地检测环路闭合，并且在不同的环境中具有良好的泛化性。...为了评估长期的位置识别性能，我们提供了一个新的数据集，其中包含移动机器人在不同时间重复位置记录的激光雷达序列。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
如何找到他们？如何更有效地服务他们？如何提升他们的消费体验？等等。 错误三、一成不变，不跟踪客户变化 市场是在不断变化的，而客户的需求也会在不断地发生变化。...传统RFM分析转换为电信业务RFM分析主要思考： 这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBM Modeler...可视化工具的方便性 接下来，我们继续采用挖掘工具对R、F、M三个字段进行聚类分析，聚类分析主要采用：Kohonen、K-means和Two-step算法： 这时候我们要考虑是直接用R(Recency)、...另外一个考虑：就是R、F、M三个指标的权重该如何考虑，在现实营销中这三个指标重要性显然不同！...C5.0规则的模型识别能力进行判断： 结果还不错，我们可以分别选择三种聚类方法，或者选择一种更易解释的聚类结果，这里选择Kohonen的聚类结果将聚类字段写入数据集后，为方便我们将数据导入SPSS软件进行均值分析和输出到
3.Kohonen自组织神经网络 Kohonen地图的目标是将任意维度的向量输入到由神经元组成的离散映射中。地图需要训练来创建自己的训练数据组织。它由一个或两个维度组成。...在训练地图时，神经元的位置保持不变，但权重因数值不同而不同。...Kohonen神经网络用于识别数据中的模式。其应用可以在医学分析中找到，以将数据聚类成不同的类别。Kohonen地图能够对具有高准确度的肾小球或肾管患者进行分类。...这里是如何使用欧几里德距离算法对其进行数学分类的详细解释。下图展示了健康和患有肾小球的人之间的比较。...在这里，如果预测是错误的，我们就利用学习速率或误差修正来做出微小的改变，以便在反向传播过程中逐渐做出正确的预测。这就是一个基本的递归神经网络。 递归神经网络的应用可以在语音(TTS)转换模型中找到。
图1：GENTRL模型 3.数据集 作者使用了六个数据集来构建模型：(1) 来自 ZINC 数据集的大量分子，(2) 已知的 DDR1 激酶抑制剂，(3) 常见激酶抑制剂（阳性数据集），(4) 作用于非激酶靶标的分子...数据集经过预处理以排除总体异常值并减少包含相似结构的化合物的数量。 表 1：用于 AI 驱动的 DRR1 抑制剂生成和药效团建模的数据集。...预训练数据集 对于预训练过程，作者通过使用来自 ZINC 数据库中的 Clean Leads集和一个专有数据库构建了一个结构数据集，该数据集已经去除了包含除碳、氮、氧、硫、氟、氯、溴和氢以外的原子的结构...按优先权日期排列的专利记录中的化合物 Integrity 数据库用于收集前十名制药公司从 1950 年至今的专利记录中声称为新原料药的结构数据集。最终数据集包含 17,000 条记录。...4.结果和讨论 作者使用过滤后的 ZINC 数据库（数据集 1）训练 GENTRL（预训练），然后使用 DDR1 和常见激酶抑制剂数据集（数据集 2 和数据集 3）继续训练。
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