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决策树对消费者共享汽车使用情况调查数据可视化分析|附代码数据

CHART可视化分析汽车性能数据网络社区检测（社群发现）分析女性参加社交活动和社区节点着色可视化杭州出租车行驶轨迹数据空间时间可视化分析估计获胜概率：模拟分析学生多项选择考试通过概率可视化PYTHON实现谱聚类算法和改变聚类簇数结果可视化比较...情感分析和可视化哈利波特小说文本数据R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化R语言用igraph绘制网络图可视化R语言聚类有效性：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化R语言k-means...聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例R语言用相关网络图可视化分析汽车配置和饮酒习惯R语言 PCA(主成分分析)，...GIF动画R语言生存分析可视化分析R语言线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例R语言动态可视化：绘制历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图R语言用温度对城市层次聚类、kmean聚类、...R语言用温度对城市层次聚类、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图可视化R语言动态可视化：绘制历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图R语言中生存分析模型的时间依赖性

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一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现

目前生态学领域大家用到的网络图多为基于群落数据相关性构建的Co-occurrence网络图。此类网络可以采用R中igraph包构建并实现出图。...聚集系数(Clustering coefficient)：分局域聚类系数和全局聚集系数，是反映网络中节点的紧密关系的参数，也称为传递性。整个网络的全局聚集系数C表征了整个网络的平均的“成簇性质”。...>0.05|abs(occor.r)<0.6] = 0 # 构建igraph对象 igraph = graph_from_adjacency_matrix(occor.r,mode="undirected...边宽度为4倍相关系数绝对值，看看边是不是有粗有细，越粗代表相关绝对值越大 4.设置点的颜色和大小属性对应物种和丰度 # 添加OTU注释信息，如分类单元和丰度 # 另外可以设置vertices size,...(Clustering coefficient)：分局域聚类系数和全局聚集系数，是反映网络中节点的紧密关系的参数，也称为传递性。

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    R语言社区发现算法检测心理学复杂网络：spinglass、探索性图分析walktrap算法与可视化|附代码数据

    R中的数据驱动的社群聚类 那么，如何在R中做到这一点？...我运行该算法1000次，看看得到的聚类数量的中位数，然后找到一个能重现这个聚类数量中位数的种子。我在一篇论文中使用了这个解决方案（注意，使用不同的种子，解决方案看起来是不同的）。...点击标题查阅往期内容 数据分享|Python用Apriori算法关联规则分析亚马逊购买书籍关联推荐客户和网络图可视化R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化 使用Python和SAS Viya分析社交网络...R语言用igraph绘制网络图可视化 在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模 R语言用相关网络图可视化分析汽车配置和饮酒习惯 R语言公交地铁路线进出站数据挖掘网络图可视化 python对网络图networkx...进行社区检测和彩色绘图R语言推特twitter网络转发可视化分析 R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化 R语言混合图形模型MGM的网络可预测性分析 R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分

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    R语言社区主题检测算法应用案例

    p=5658 使用R检测相关主题的社区 ? 创建主题网络 对于Project Mosaic，我正在通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究UNCC在社会科学和计算机和信息学方面的出版物。...library(igraph) 让我们绘制一个简单的igraph网络。...与我最初的观察结果类似，该算法找到了我们在第一个图中识别的三个主要聚类，但也添加了其他较小的聚类，这些聚类似乎不适合三个主要聚类中的任何一个。...community <- clp$membershipV(graph)$degree <- degree(graph, v = V(graph)) 动态可视化 在本节中，我们将使用visNetwork允许R中的交互式网络图的包...首先，让我们调用库并运行visIgraph一个交互式网络，但是使用igraph图形设置在igraph结构（图形）上运行。

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    R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律|附代码数据

    R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化Python Monte Carlo K-Means...聚类实战研究R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言谱聚类、K-MEANS聚类分析非线性环状数据比较R语言实现...k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口R语言聚类有效性：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例...R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)EM算法聚类分析间歇泉喷发时间R语言用温度对城市层次聚类...）和可视化R语言中的划分聚类模型基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型r语言聚类分析：k-means和层次聚类SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析用R语言进行网站评论文本挖掘聚类基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘

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    通过R让你的复杂网络图更具艺术感

    是由一群喜欢数据分析和创新的小伙伴组成的，成立两年以来，我们在底层数据存储HDFS/ORCFile，计算框架和资源管理MapReduce/Storm/Spark/Yarn，到数据分析工具Hive/Pig/R/...运行环境说明：R 3.1.1 2.利用R读入数据。...四、划分网络图中的社区： 1．利用igraph自带的社区发现函数实现社区划分Igraph包中社区分类函数有以下几种： fastgreedy.community spinglass.community edge.betweenness.community...原本的2个社区网络被分为66类。把两个大社区分成了一类，把两大社区重叠的部分分成了很多类。显然这不是我们所希望看到的分类结果。可见walktrap算法不太适合网络数量较小的情况。 ?...社交网络图是近年来展示复杂网络的一种直观的方式。利用社区发现算法对复杂网络进行聚类，可以挖掘出复杂网络包含的深层意义。

    2.2K40

    【R语言在最优化中的应用】igraph 包在图与网络分析中的应用

    由于它对实际问题的描述，具有直观性，故广泛应用于物理学、化学、信息论、控制论、计算机科学、社会科学、以及现代经济管理科学等许多科学领域。...igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...R代码及运行结果如下: 1 > library(igraph) #载入包 2 > e = matrix(nc = 3, byrow = TRUE, c(0,1,5, 0,2,4, 0,3,3, 1,5,3...如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。

    4.6K30

    基因共表达聚类分析及可视化

    共表达基因的寻找是转录组分析的一个部分，样品多可以使用WGCNA，样品少可直接通过聚类分析如K-means、K-medoids (比K-means更稳定)或Hcluster或设定pearson correlation...下面将实战演示K-means、K-medoids聚类操作和常见问题：如何聚类分析，如何确定合适的cluster数目，如何绘制共表达密度图、线图、热图、网络图等。...获得模拟数据集 MixSim是用来评估聚类算法效率生成模拟数据集的一个R包。...K-means称为K-均值聚类；k-means聚类的基本思想是根据预先设定的分类数目，在样本空间随机选择相应数目的点做为起始聚类中心点；然后将空间中到每个起始中心点距离最近的点作为一个集合，完成第一次聚类...(最开始模拟数据集获取时已考虑) K-medoids聚类 K-means算法执行过程，首先需要随机选择起始聚类中心点，后续则是根据聚类结点算出平均值作为下次迭代的聚类中心点，迭代过程中计算出的中心点可能在观察数据中

    2.8K62

    Network在单细胞转录组数据分析中的应用

    到了2006年，Oliver Mason and Mark Verwoerd在文章Graph Theory and Networks in Biology 中将图论的基本概念联系到生物学的概念中，阶段性总结了生物分子网络在生物学中的应用...在单细胞转录组数据分析中常见的有基因调控网络，生物代谢与信号转导网络，蛋白质互作网络，细胞相互作用网络，此类网络可以采用R中igraph包、Python 中的Networkx构建并实现出图。...聚类系数（Clustering coefficient）：和平均路径长度一起，能够展示所谓的小世界效应，从而给出一些节点聚类或抱团的总体迹象。网络的小世界特性指网络节点的平均路径小。...细胞层面 在细胞聚类的时候我们知道有Louvain 算法，用的就是在PC空间中构建网络结构后最大化模块度来实现细胞的聚类。...在文章细胞异质性||Louvain 算法概述(https://www.jianshu.com/p/ea4140dc72a3)我们简要介绍这个算法以及聚类与细胞异质性的联系。

    2.4K20

    CVPR 2020 | 弱监督怎样做图像分类？上交大提出自组织记忆网络

    它的原理是通过对所有 bag-level 表征进行聚类，从而找到每个类别的若干聚类中心（clustering center），再利用这些聚类中心调整其最接近的 ROI 的权重。...虽然一些传统的聚类方法，比如 K-means，也可以实现类似的功能，但是我们设计的自组织记忆模块更加灵活和强大。它不仅可以集成带端到端的训练系统中，同时还能存储和更新一些有用的信息作为辅助。...此外，他们还用柱状图分别展示了所有 key slot 在毛衣（Sweater）和西装两类上的 r-score。...可以看到，这两类别的 bag 也占据了不同区域的 key slot，表明了我们方法的聚类结果具有非常合理的结构。...通过丰富的可视化结果表明了方法的有效性，并帮助了解了聚类结果的内部结构。 本文为机器之心发布，转载请联系本公众号获得授权。

    1.1K50

    CVPR 2020 | 弱监督怎样做图像分类？上交大提出自组织记忆网络

    它的原理是通过对所有 bag-level 表征进行聚类，从而找到每个类别的若干聚类中心（clustering center），再利用这些聚类中心调整其最接近的 ROI 的权重。...虽然一些传统的聚类方法，比如 K-means，也可以实现类似的功能，但是我们设计的自组织记忆模块更加灵活和强大。它不仅可以集成带端到端的训练系统中，同时还能存储和更新一些有用的信息作为辅助。...此外，他们还用柱状图分别展示了所有 key slot 在毛衣（Sweater）和西装两类上的 r-score。...可以看到，这两类别的 bag 也占据了不同区域的 key slot，表明了我们方法的聚类结果具有非常合理的结构。...通过丰富的可视化结果表明了方法的有效性，并帮助了解了聚类结果的内部结构。

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    K-Means算法的10个有趣用例

    什么是K-Means算法？ 聚类，是将数据分成若干组，使得相同组中的数据点之间比其他组中的数据点更具有相似性。简而言之，聚类就是将具有相似特征的数据点分割成一个个组，也就是一个个聚类中。...下图中K = 2，因此可以从原始数据集中识别出两个聚类。 ? 在一个数据集上执行K-means算法，其输出分别是： 1.K中心点：从数据集中识别的k个聚类的每一个中心点。...K-Means算法的十大用例 K-means算法通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集，比如：从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。...在这篇文章中，你将了解如何使用无监督K-Means聚类算法对客户一天24小时的活动进行聚类，来了解客户数小时内的使用情况。...10.IT警报的自动化聚类 大型企业IT基础架构技术组件（如网络，存储或数据库）会生成大量的警报消息。由于警报消息可以指向具体的操作，因此必须对警报信息进行手动筛选，确保后续过程的优先级。

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    K-Means算法的10个有趣用例

    K-means算法具有悠久的历史，并且也是最常用的聚类算法之一。K-means算法实施起来非常简单，因此，它非常适用于机器学习新手爱好者。...什么是K-Means算法？ 聚类，是将数据分成若干组，使得相同组中的数据点之间比其他组中的数据点更具有相似性。简而言之，聚类就是将具有相似特征的数据点分割成一个个组，也就是一个个聚类中。...K-Means算法的十大用例 K-means算法通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集，比如：从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。...在这篇文章中，你将了解如何使用无监督K-Means聚类算法对客户一天24小时的活动进行聚类，来了解客户数小时内的使用情况。...10.IT警报的自动化聚类 大型企业IT基础架构技术组件（如网络，存储或数据库）会生成大量的警报消息。由于警报消息可以指向具体的操作，因此必须对警报信息进行手动筛选，确保后续过程的优先级。

    1.4K50

    R：STRINGdb包用于string蛋白互作分析

    本文将通过R包STRINGdb来进行string蛋白互作分析，同时会利用igraph和ggraph对互作网络进行可视化。...STRINGdb包用于蛋白互作分析 STRINGdb包有别于其他的R包，它的帮助信息不是使用help函数查看，而是传给STRINGdbhelp()，如使用STRINGdbhelp("map")查看map...使用igraph和ggraph可视化蛋白互作网络图 先使用igraph创建网络数据，并进行必要的处理，然后转到ggraph绘图。...=nodes,directed = F) # 添加一些参数信息用于后续绘图 # V和E是igraph包的函数，分别用于修改网络图的节点（nodes）和连线(links) igraph::V(net)$deg...igraph::E(net)$weight/10 # 使用ggraph绘图 # ggraph是基于ggplot2的包，语法和常规ggplot2类似 ggraph(net,layout = "kk

    7.2K11

    Gephi网络图极简教

    目前生态学领域大家用到的网络图多为基于群落数据相关性构建的Co-occurrence网络图。此类网络可以采用R中igraph包、Python 中的Networkx构建并实现出图。...聚类系数（Clustering coefficient）：和平均路径长度一起，能够展示所谓的‘小世界’效应，从而给出一些节点聚类或抱团的总体迹象。网络的小世界特性指网络节点的平均路径小。...网络直径（Diameter）：网络图直径最大测量长度，即任意两点都有 1 个最短距离，这些最短距离之中的最大值即为该网络图直径。...进行以下6个拓扑参数的计算:平均度、网络直径、图密度、模块化、平均聚类系数、平均路径长度。 注：对于无向网络图，平均度和平均加权度 数值相同。再次注意：可能会卡。...布局与配色 Gephi 没有生成图例 参考： gephi 中文教程|视频 gephi 官网 Co-occurrence网络图在R中的实现 从《你的名字》学做“网络关系图”——Gephi篇 R||Network

    4.6K41

    三种可视化方法，手把手教你用R绘制地图网络图！

    大数据文摘出品 编译：睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图？下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。...当我们对节点（nodes）为地理位置的网络图进行可视化时，比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系，因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。...但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中，节点的分布取决于使用何种布局算法（layout algorithm），有一些算法可能会使紧密联系的那些节点聚成集群。 下面将介绍三种可视化的方法。...现在我们可以用igraph库生成一个图结构g，这对于以后快速计算每个节点的等级或其他属性尤为必要。...完整的R脚本可参阅github上的gist。 相关报道： https://www.r-bloggers.com/three-ways-of-visualizing-a-graph-on-a-map/

    2.6K40

    如何利用高斯混合模型建立更好、更精确的集群？

    本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。 我真的很喜欢研究无监督的学习问题。...k-means 聚类简介 k-means 聚类的缺点 高斯混合模型简介 高斯分布 什么是期望最大化？...有各种各样的聚类算法。最流行的聚类算法之一是 k-means。让我们了解 k-means 算法是如何工作的，以及该算法可能达不到预期的情况。...k-means 聚类简介 k-means 聚类是一种基于距离的聚类算法。这意味着它试图将最近的点分组以形成一个簇。 让我们仔细看看这个算法是如何工作的。...k-means 聚类概念听起来不错，对吧？

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