我试图建立一个正常的回归模型和一个逻辑模型来预测真实状态数据的欺诈行为。我使用一个混合数据集(分类变量和数字变量),在这里我已经完成了预处理和重新编码,这样我就可以平衡每个分类变量的每个级别的权重(避免包含只有一个注册表的级别与具有多个观测值的级别混合的变量,等等)。我添加了一个交互来增加我的lm的R^2。当我想绘制我的线性模型时,我会得到这样的警告:
W
我正在寻找一种有效的方法来绘制从数据中获得的树状图,但与原始数据相比,它与相应的距离矩阵相邻。我一直好奇如何不同的文件来显示这一点,似乎他们所做的只是分别绘制热图和树状图,并在图像编辑软件中处理它们。假设我生成以下数据,并使用Pearson的相关性作为距离度量,并以完整的链接作为聚类:set.seed(2)
x <- matrix(rnorm(100), nrow:如何将Fig