您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 ## k prototype #### library(clustMixType) data(iris)...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 library(naniar) data(iris) any_na(iris) #前置1: chk NA...
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您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 ## 應用三: 相異點偵測 #### library(clustMixType) data(iris) i...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 ## 應用一: 分群補值(數值+類別) #### library(missForest) #產生隨機na值...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼(延續昨天) #步驟二: 資料分群,哪個演算法? data_num <- done[,c(6,13:2...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 (延續昨天) #均值+眾數 vs 列入各群權重 final_mean <- final[,c(1:4...
分群理論 群內差異小,群間差異大 找出比較相似的資料聚集在一起,形成集群(Cluster) 相似性的依據是採用歐式距離,相對距離愈近、相似程度越高,被歸類至同...
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您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 library(naniar) data(iris) any_na(iris) #前置1: chk NA...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 #延續上一支影片 gmm = GMM(iris, 4, dist_mode = "eucl_di...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 # GMM、k-means++皆可 library(naniar) data(iris) any_na(i...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼(延續昨天) #步驟三: 建模&診斷 #隨機抽樣 group_1$default.payment.n...
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您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 ## 應用一: 分群補數值 #### library(missForest) #產生隨機na值 libra...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 (延續昨天) #均值 vs 列入各群權重 final_mean <- final[,c(1:4,10...
您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 (延續昨天) #演算法 library(ClusterR) opt_gmm = Optimal_Clust...