关于gini指数(二)：利用gini指数变量最优分类
关键词：gini指数、决策树 gini指数、gini基尼指数 决策树
上一篇《关于gini指数(一)》介绍了gini指数的定义和基本计算方法。
本篇分享利用gini指数来确定变量的最优分类，即通过gini指数来确定如何来切分类...
cdadata
7年前 (2017-10-24) 6790℃
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gini指数的定义和基本计算方法
这次更新gini指数的相关内容，打算分为两篇来更新，第一篇为gini指数的理论、单个数据集的gini指数的计算、以及数据集分组下的总体gini指数的计算。第二篇主要在第一篇的基础之上做一个对特征变量最优分类的问题。
（一）、gini指数的意义
其...
cdadata
7年前 (2017-10-24) 23045℃
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决策树—信息增益，信息增益比，Geni指数的理解
决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构
从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。
决策树算法3要素...
cdadata
7年前 (2017-10-24) 7334℃
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spss进行主成分分析图文完整教程
关键词：spss进行主成分分析、用spss进行主成分分析、spss主成分分析、spss主成分分析步骤、spss主成分分析结果、spss主成分分析案例、数据分析
主成分分析是将多个指标化为少数几个不相关的综合指标，并对综合指标按照一定的规...
cdadata
7年前 (2017-10-24) 38546℃
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Spss K-means聚类分析案例——某移动公司客户细分模型
关键词：kmeans聚类案例分析、聚类分析k means案例、kmeans聚类算法案例、数据分析师
聚类分析在各行各业应用十分常见，而顾客细分是其最常见的分析需求，顾客细分总是和聚类分析挂在一起。
顾客细分，关键问题...
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7年前 (2017-10-24) 7837℃
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SPSS聚类分析：用于筛选聚类变量的一套方法
关键词：spss聚类数据筛选、spss聚类分析、数据分析师
聚类分析是常见的数据分析方法之一，主要用于市场细分、用户细分等领域。利用SPSS进行聚类分析时，用于参与聚类的变量决定了聚类的结果，无关变量有时会引起严重的错分，因此，筛选有...
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7年前 (2017-10-24) 5140℃
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R中dataframe常见操作
在使用R做数据挖掘时，最常用的数据结构莫过于dataframe了，下面列出几种常见的dataframe的操作方法。
1.查看数据
head(dataframe) # 查看数据前10行
tail(dataframe) # 查看数据后10行
...
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7年前 (2017-10-16) 9937℃
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1.回归的多面性
回归类型
用途
简单线性
个量化的解释变量来预测一个量化的响应变量（一个因变量、一个自变量）
多项式
一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是
n阶多项式（一个预测变量，但同时包含变量的幂）
多元线性
用两个或多个量化的解释变量预...
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7年前 (2017-10-16) 6328℃
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基于R语言构建的电影评分预测模型
关键词：电影票房预测模型、R语言、数据分析
电影评分系统是一种常见的推荐系统。现在使用R语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。
一，前提准备
1.R语言包：ggplot2包（绘图），recommenderlab包，...
cdadata
7年前 (2017-10-02) 7908℃
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使用R语言对照片人物进行情绪分析
人脸提供关于情绪的各种信息。微软于2015年12月推出免费服务，分析人脸，进行情绪检测。
检测到的情绪是愤怒，蔑视，厌恶，恐惧，幸福，中立，悲伤和惊喜。 这些情绪被理解为与特定的面部表情跨文化和普遍传达。
Emotion API将图...
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7年前 (2017-09-30) 4933℃
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