基本画图设置 ggplot2[2]是一个基于图形语法来创建图形的包，因此我们可以使用 ggplot() 函数和以下元素创建一个图： 想要可视化的数据； 指定数据的几何形状，如点或条。...其中，aes() 用于将数据中的变量映射为对象的视觉属性； 可选的元素，如标尺、标题、标签、图例和主题等。 我们可以使用 geom_sf() 函数和一个简单特征对象（ sf 类）来创建地图。...更多设置 在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...小编有话说 本篇主要介绍：《Geospatial Health Data》 一书中 ggplot2 包和函数的基本使用方法，另外扩展了一些其他相关内容。...本篇是空间地理数据可视化系列的第二期，主要由 林华师 制作。本系列的宗旨是带你系统学习如何使用 R 对空间地理数据进行可视化。下一期将会继续介绍其他可视化的 R 包，敬请期待。
气泡图通过气泡的位置及面积大小，可分析数据之间的相关性。 本文可以看作是《R语言数据可视化之美》[1]的学习笔记。...本文内容丰富，希望大家都能学到自己想要的内容。 本文框架 ? 数据介绍 数据集来源gapminder包中，包含了1704行和6个变量。...使用ggplot2，可以通过geom_point()函数构建气泡图。aes()设定至少三个变量:x、y和size。其实就是散点图绘制的升级版吧，aes()中多了一个参数。...scale_size()控制圆的大小 scale_size()允许使用range参数设置最小和最大的圆的大小，用name改变图例名称(scale_size(range = c(0.1, 24), name...带数据标签 这里使用ggrepel包中的(geom_text_repel())，可以给每个点自动加入标签，我这里是加入了各个国家名字，其他可以根据你实际需求进行设置。
2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...文本 geom_tile 瓦片（即一个个的小长方形或多边形） geom_vline 竖直线 统计变换函数 描述 stat_abline 添加线条，用斜率和截距表示 stat_bin 分割数据，然后绘制直方图...绘制Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线 stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向的数据点（由x和y指定位置，angle指定角度） stat_sum 绘制不重复的取值之和...手动指定离散标度 scale_shape 用不同的形状来展示不同的数值 scale_size 用不同大小的对象来展示不同的数值 坐标函数 描述 coord_cartesian 笛卡儿坐标 coord_equal...一组分类数据可以映射成为不同的形状，也可以映射成为不同的大小，这就是与aes内的各种美学（shape、color、fill、alpha）调整有关的函数。
这种结构化的向量排列允许用户更快地进行搜索查询。当一个新的查询到来时，系统不会遍历整个数据集，而是首先标识出最接近或最相似的集群，然后在这些集群中进行搜索以找到特定的文档。...它同样将数据分割成簇，但在每个簇中，向量被进一步分解为更小的向量片段，每个部分通过乘积量化编码或压缩成有限的比特数。...近似最近邻搜索：虽然 HNSW 主要用于精确的最近邻搜索，但它也支持近似搜索，以减少计算成本。 大规模数据集：HNSW 的设计使其能够扩展到大规模的数据集，满足大数据应用的需求。...3.4 数据集大小在聚类策略中的作用 数据集的大小对聚类方法的选择有显著影响，而不同的聚类方法又会反过来影响索引策略的制定。...以下是针对不同规模数据集的推荐策略： 小型数据集（低于1M个向量）：对于这种规模的数据集，一个简单的IVF聚类通常足够使用。可以根据数据集的具体大小来调整聚类的粒度，以获得最佳的性能和精度平衡。
哈希将数据点转换为低维空间中的代码，将相似的项分组到同一个桶中，以便更快地检索。 图（HNSW 使用的）创建了一个点网络，其中边根据相似性度量连接邻居。...它们还存在可扩展性差和难以更新索引的问题，因为新的数据点被添加或删除。 HNSW 通过其多层分层方法解决了这些问题。它允许通过在每一层减少维数并动态调整图的结构来实现高效搜索，而无需完全重建。...这通常使用概率方法完成，例如抛硬币或从几何分布中抽取，以确保节点数量的预期值随着层高度的增加而减少。 连接节点: 将新节点插入到其分配的最大层中的每一层。在每一层中，将节点连接到其最近的邻居。...节点在每一层中具有的连接数或边数可以是固定的或可变的，受参数的影响，例如图的所需稀疏度或密度。 构建分层结构 图构建 图构建使用数据点填充分层结构，并根据相似性或接近度建立连接。...此处，m 控制索引中每个元素的最大连接数，ef_construction 调整索引构建期间使用的动态列表的大小以提高准确性，而 ef_search 影响搜索时间精度。
unsupervised.png 星星代表数据点，机器学习算法将拟合出一条直线来表达输入和输出的相关性。但是在无监督学习中，是没有输出数据的。我们只有输入数据推特粉丝数，就好像考试没有答案一样。...有几种不同类型的聚类算法你可以使用： k-means聚类：将您的数据点聚集成K个互斥集群。如何为K选择正确的数字是很复杂的。 Hierarchical聚类：将数据点聚集到父集群和子集群中。...有一些常用的算法来降低维数： 主成分分析(PCA) -找出可以表示数据中大部分方差的线性组合。 奇异值分解(SVD)——将数据分解成另外三个更小的矩阵的乘积。...这些方法以及它们的一些更复杂的同类方法都依赖于线性代数中的概念，将一个矩阵分解成更易于理解和信息的部分。 数据降维可能是良好的机器学习算法流程中重要的组成部分。...这就是为什么在成熟的机器学习管道的预处理过程中，会使用PCA或SVD处理图像。 生成模型 生成模型是一类非监督学习模型，其中训练数据是给定的，新样本是从相同的分布中产生的。
随着数据集的规模和复杂性的增长，特征或维度的数量往往变得难以处理，导致计算需求增加，潜在的过拟合和模型可解释性降低。降维技术提供了一种补救方法，它捕获数据中的基本信息，同时丢弃冗余或信息较少的特征。...LDA在预先确定数据点类别的监督学习场景中特别流行。PCA被认为是一种“无监督”算法，它忽略了类标签，专注于寻找主成分以最大化数据集方差，而LDA则采用“监督”方法。...需要足够的数据:LDA在每个类只有少量样本的情况下可能表现不佳。拥有更多的样本可以改善类参数的估计。 何时使用 分类任务:当目标是将数据分类到预定义的类中时，LDA是有益的。...优点 降维：SVD允许通过只保留最重要的奇异值和向量来降低维数。 数据压缩：SVD用于数据压缩任务，减少了矩阵的存储需求。 降噪：通过只使用最显著的奇异值，奇异值分解可以帮助减少数据中噪声的影响。...何时使用 降维：当目标是在保留数据基本结构的同时降低数据的维数时。 推荐系统：在基于协同过滤的推荐系统中，SVD用于识别捕获用户-物品交互的潜在因素。 数据压缩：在需要压缩或近似大型数据集的场景中。
下文包括最广泛使用的聚类算法及其概况。根据每种方法的特殊性，本文针对其应用提出了建议。 四种基本算法以及如何选择 聚类模型可以分为四种常见的算法类别。...根据算法的“方向”，它可以组合或反过来分解信息——聚集和分解的名称正是源于这种方向的区别。最流行和合理的类型是聚集型，你可以从输入所有数据开始，然后将这些数据点组合成越来越大的簇，直到达到极限。...同时，从预设的类别一直分解到所有的数据点，类别的个数不会对最终结果产生实质性影响，也不会影响预设的距离度量，该距离度量粗略测量和近似估计得到的。...它们都需要手动输入簇数，这是此类方法要面对的主要问题。除此之外，计算原理（对于GMM或k均值）很简单：簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。...具有噪声的基于密度的聚类方法（DBSCAN）将逐步检查每个对象，将其状态更改为“已查看”，将其划分到具体的类别或噪声中，直到最终处理整个数据集。用DBSCAN确定的簇可以具有任意形状，因此非常精确。
非负矩阵分解和一致性聚类的异同点非负矩阵分解（NMF）使用场景:NMF主要用于从高维数据中提取潜在模式或特征，例如基因表达数据中的特征模块识别，或者文本数据中的主题提取。...总结来说，NMF和ConsensusClusterPlus在数据分析中具有不同的用途和方法，但它们都可以用于揭示数据中的潜在结构或模式。...适用场景： SNMF/ALS 适用于处理大规模数据集，尤其是在需要快速分解和处理数据时。由于 ALS 方法在每一步中都可以处理大块数据，计算效率高，适合在大数据分析或实时处理场景中使用。...SOM 通过训练神经元的权重来发现数据的内在结构，并将相似的数据点聚集在一起。适用场景: 适用于需要数据可视化和降维的场景，如基因组数据分析。特别适合高维数据且希望同时进行聚类和可视化的场景。...通常行代表样本，列代表特征或变量。是进行聚类分析的基础数据。maxK: 该参数表示聚类分析时测试的最大簇数 (K)。通常设定一个合适的范围，比如2到10，以确定数据的最佳聚类数。
同时也保持着与Python生态系统的高度兼容性，可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习的工作流程中。 今天，小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型的可视化图表。...花瓣长度与物种间关系的条形图(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成的图。 使用x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度，制作散点图。...它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。 异常值是落在此范围之外的任何数据点，并单独显示。...热力图 热力图是数据的二维可视化表示，使用颜色来显示变量的值。 热力图经常用于显示数据集中的各种变量的关联关系，使用corr方法来实现。...在上图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。 在这里，所有萼片宽度数据点以不同的方式代表每个物种的一个点。 12.
本文适用于菜鸟数据科学家或想提升聚类算法能力的专家。下文包括最广泛使用的聚类算法及其概况。根据每种方法的特殊性，本文针对其应用提出了建议。...根据算法的“方向”，它可以组合或反过来分解信息——聚集和分解的名称正是源于这种方向的区别。最流行和合理的类型是聚集型，你可以从输入所有数据开始，然后将这些数据点组合成越来越大的簇，直到达到极限。...同时，从预设的类别一直分解到所有的数据点，类别的个数不会对最终结果产生实质性影响，也不会影响预设的距离度量，该距离度量粗略测量和近似估计得到的。...它们都需要手动输入簇数，这是此类方法要面对的主要问题。除此之外，计算原理（对于GMM或k均值）很简单：簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。...具有噪声的基于密度的聚类方法（DBSCAN）将逐步检查每个对象，将其状态更改为“已查看”，将其划分到具体的类别或噪声中，直到最终处理整个数据集。用DBSCAN确定的簇可以具有任意形状，因此非常精确。
ggplot_散点图 sunqi 2020/8/1 R 概述 散点图的绘制 拟合散点图曲线 获得示例数据 # 加载数据 # mecars是一个汽车相关的数据集 data("mtcars") mydata...# 多组散点图 # 根据cyl设置散点的形状 # cyl是发动机的缸数 p + geom_point(aes(shape = cyl)) ?...添加拟合的曲线 geom_smooth()：添加一条平滑的曲线 参数：color：设置颜色 size：线的粗细 linetype:线的类型 fill: 置信区间的颜色填充 method：平滑曲线的绘制方法...包中 # install.packages("ggrepel") library(ggrepel) # 添加点 # 将汽车的名字赋值给labs，也就是每个个案的标识 .labs <- rownames...结束语 我比较喜欢ggplot2的一点是可以将绘图程序写进函数，可以批量绘图，批量下载，至于设置这些东西，能记就记，记不住，用的时候百度。 love&peace
但是，大多数情况下，在处理实际问题时，数据不会带有预定义标签，因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型，通过发现这些特征中的一些共性，来预测新数据的类。...肘部法则 肘部法则用于确定数据集中正确的簇数。它的工作原理是绘制K的上升值与使用该K时获得的总误差。 目标是找到每个群集不会显著上升方差的k。 在这种情况下，我们将选择肘部所在的k = 3。...· 分裂：此方法首先将所有数据点放入一个集群中。 然后，它将迭代地将簇分割成较小的簇，直到它们中的每一个仅包含一个样本。...也可从数据集（天真方法）或应用K-Means中获取。 2.软聚类数据：这是“期望”阶段，其中所有数据点将分配给具有各自成员级别的每个聚类。...· n =是样本总数 ARI可以获得从-1到1的值。值越高，它与原始数据匹配越好。 内部验证指数 在无监督学习中，我们将使用未标记的数据，这时内部索引更有用。 最常见的指标之一是轮廓系数。
1.4 主要技术方法 聚类算法 聚类算法是无监督学习中最常见的技术之一。其目的是将相似的数据点分组，使同一组内的数据点尽可能相似，而不同组之间的数据点尽可能不同。...与K-means等平面聚类方法不同，层次聚类创建一个树状结构（或称为树状图），能够展示数据点之间的嵌套关系。本文将详细介绍层次聚类的基本原理、类型、计算方法及其应用，并通过代码示例展示具体实现。...迭代合并：在每一步中，找到距离最近的两个簇并将其合并，重复这一过程直到所有数据点被合并到一个簇中或达到预设的簇数。...迭代分裂：在每一步中，选择一个簇并将其拆分为两个子簇，重复这一过程直到每个数据点成为一个独立的簇或达到预设的簇数。 2.2.2 距离度量 层次聚类中，定义簇之间的距离是关键步骤。...2.4.1 算法原理 PCA通过寻找数据的主成分，将数据投影到这些主成分构成的子空间中。主成分是数据在变换后的坐标系中的新基向量，这些基向量是按数据方差大小排序的。
本文适用于菜鸟数据科学家或想提升聚类算法能力的专家。下文包括最广泛使用的聚类算法及其概况。根据每种方法的特殊性，本文针对其应用提出了建议。 4种基本算法以及如何选择？...根据算法的“方向”，它可以组合或反过来分解信息——聚集和分解的名称正是源于这种方向的区别。最流行和合理的类型是聚集型，你可以从输入所有数据开始，然后将这些数据点组合成越来越大的簇，直到达到极限。...同时，从预设的类别一直分解到所有的数据点，类别的个数不会对最终结果产生实质性影响，也不会影响预设的距离度量，该距离度量粗略测量和近似估计得到的。...簇数（k）是随机选择的，这可能是该方法的最大问题。 由于与k最近邻居（kNN）相似，该k均值算法在机器学习中特别受欢迎。...它们都需要手动输入簇数，这是此类方法要面对的主要问题。除此之外，计算原理（对于GMM或k均值）很简单：簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。
这道题考察的是对FM算法和MF算法的理解。 这两个算法都涉及向量交叉，有一些相似的地方，存在一些迷惑性。其中FM算法核心思想是使用向量交叉来计算二阶参数的系数，是推荐系统中的经典模型。...MF算法是用来分解大规模的矩阵，将一个长和宽都非常巨大的矩阵分解成三个规模更小矩阵的乘积，达到压缩存储空间，以及表示user和item向量的效果，也是推荐系统中的经典算法。...拓扑排序可以判断是否有环，如果还存在节点入度大于0，但又找不到入度为0的节点，那么说明存在环。 第五题 机器学习训练时，Mini-Batch 的大小优选为2个的幂，如 256 或 512。...其实严格说起来B选项也有一点不太准确，因为主要不是为了符合内存要求，而是符合线程的要求，CPU或GPU的线程数都是2的幂。 总体来说这题不是非常严谨，可以忽略。...第八题 假设数据集的输入x和输出y均为实数，数据集中有三个数据点如下: {(x,y)}={(0,1), (1,1), (2,0)}。
我知道，这听起来很唬人，但我们不会深入到数学证明中去，仅保留有助于我们理解这种方法的优缺点的部分。...你可以看到，这两种方法都是纯线性代数，这基本上就意味着：使用 PCA 就是在另一个角度看待真实数据——这是 PCA 独有的特性，因为其它方法都是始于低维数据的随机表征，然后使其表现得就像是高维数据。...这意味着聚类之间的距离和聚类大小可能被误导，并且也会受到所选择的困惑度的影响（在上面我推荐的文章中，你可以看到这些现象的可视化）。...在我们继续之前，我想说如果使用正确，t-SNE 会是一种非常强大的方法，而不会受到前面提及的负面影响，只是你要清楚如何使用它。 接下来是自编码器。...图 7：这个简单自编码器在鸢尾花数据集上的输出 我们可以继续调整批大小、epoch 数和不同的优化器，甚至无需改变架构我们就能得到不同的结果。
工具中回答几个简单问题，你就能知道你个人属于哪个聚类，体验地址： https://isapps.acxiom.com/personicx/personicx.aspx 让我们了解几种聚类方法，看看这样的任务是如何完成的...K 均值聚类 「重心之赛有 k 个魔戒，在那之上，是希望的力量。」 聚类的目标是为数据点分组，使得不同聚类中的数据点是不相似的，同一聚类中的数据点则是类似的。...使用 K 均值聚类，我们希望将我们的数据点聚类为 K 组。K 更大时，创造的分组就更小，就有更多粒度；K 更小时，则分组就更大，粒度更少。...如果你最终的聚类数量不确定，那这种方法会非常有用。比如说，假设要给 Etsy 或亚马逊等网络市场上的项目分组。...一般而言，这意味着以某种平均-保留的方式压缩数据，比如 PCA 或 SVD；之后，这些数据可被用于深度神经网络或其它监督式学习算法。 END. 来源：数盟
了解 Stan 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。 统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。...但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。这时你可能想转而使用统计编程语言，如Stan。...我们不需要我们的模型估计 500 年或 600 年的海冰是什么样的，就在我们的数据集的持续时间内。因此，我们将年份数据设置为索引 1 到 30 年。...我们通过使用stan() 函数拟合我们的模型 ，并为它提供模型、数据，并指示预热的迭代次数（这些迭代稍后不会用于后验分布，因为它们只是模型“预热” ”），总迭代次数，我们要运行的链数，我们要使用的内核数...plot(fit) 图 11.Stan 模型的参数估计 。 后验预测检查 对于预测和作为模型诊断的另一种形式， Stan 可以使用随机数生成器在每次迭代中为每个数据点生成预测值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
