r 전처리 예제

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2/08/2019

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함수 findLinearCombos는 행렬의 QR 분해를 사용하여 선형 조합 집합을 열거합니다(있는 경우). 예를 들어 양방향 실험 레이아웃의 전체 순위가 미만인 매개 변수화로 생성될 수 있는 다음 행렬을 생각해 보십시오. 이제 패턴을 검색해야 합니다. 표 계정에 제공된 네 가지 변수를 모두 고려합니다. 파이썬에서 이 예제를 가지고 있지만 R은 아니지만 죄송합니다. 내 친애하는 친구는 당신이 비교하거나 클러스터를 만들려는 데이터 변수의 선택입니다. 내가 의미하는 것은이 예에서, 나는 Kmeans를 사용하여 데이터를 클러스터화하고 kmeans는 연속 데이터만 이해하므로 변수 «계정 번호»를 클러스터러려고하면 이를 수락하지 않고 위의 오류를 제공합니다. 따라서 분석에는 변수를 신중하게 선택하는 것이 필수적입니다. 따라서 데이터 집합에서 계정 번호 변수를 제거하면 데이터를 클러스터화하고 플롯할 수 있습니다. 우리가 걸음걸이를 측정하는 가속도계 신호의 데이터가있을 때 전처리는 어떻게 다릅니다.

예를 들어 데이터는 가속도계의 측정값인 x, y, z, 밀리초가 있는 다른 열 및 이벤트를 나타내는 종속성 변수(예: 걷기 또는 앉기)로 구성됩니다. 이 경우 먼저 창을 만든 다음 피처 추출을 시작해야 합니까? 이 섹션에는 여러 데이터 전처리 예제가 제공됩니다. 독립 실행형 방법을 사용하여 제공되지만 모델 학습 중에 준비된 처리된 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다. 다음 몇 가지 섹션에서 여러 유형의 기술에 대해 설명한 다음 다른 예제를 사용하여 여러 메서드를 사용할 수 있는 방법을 보여 줍니다. 모든 경우에 preProcess 함수는 특정 데이터 집합(예: 학습 집합)에서 필요한 모든 것을 추정한 다음 값을 다시 계산하지 않고 모든 데이터 집합에 이러한 변환을 적용하므로 예측 변수는 소수의 데이터 집합만 있을 수 있습니다. 매우 낮은 주파수에서 발생하는 고유 값입니다. 예를 들어 약물 내성 데이터에서 nR11 설명자(11-멤버링 수) 데이터에는 매우 불균형한 몇 가지 고유한 숫자 값이 있습니다. 죄송합니다 나는 손에 예제가 없습니다. 패턴 인식에서 k-nearnear 이웃 알고리즘(k-NN)은 분류 및 회귀에 사용되는 비파라메트릭 방법입니다.

두 경우 모두 입력은 피처 공간에서 k 가장 가까운 학습 예제로 구성됩니다. 출력은 k-NN이 분류 또는 회귀에 사용되는지 여부에 따라 달라집니다. 예를 들어, 지구 패키지에 설정된 에티타닉 데이터세트에는 pclass(승객 클래스, 레벨 1, 2, 3번째) 및 성별(레벨 여성, 남성)의 두 가지 요소가 포함됩니다. 기본 R 함수 model.matrix는 다음 변수를 생성합니다.