前言:
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Tableau是一款非常棒的数据可视化商业软件,通过拖拉拽的方式迅速的实现数据可视化。而且该软件可以连接任何一种数据库,在处理大型数据时一点都不逊色。缺点是其无法从事数据分析和挖掘工作,幸运的是,从Tableau的8.0开始,Tableau与R语言打通,可以在Tableau中运行R脚本,从而将R语言的分析或挖掘结果在Tableau中展示。
如何实现Tableau和R语言的联手绘制可视化图表呢?
首先需要在R中下载Rserve包
install.packages(‘Rserve’) library(Rserve)
启动R服务器
Rserve()
其次,通过Tableau连接R语言。 在Tableau界面下连接R语言:“帮助”——“设置和性能”——“管理R连接”,输入服务器及端口号即可成功连接(这里的服务器是本地机算计,故服务器填’localhost’)。
如何将统计学意义的异常值寻找出来? 通过R创建异常值字段:
上图的异常值判断标准是:超过上四分位数的1.5倍四分位距或低于下四分位数的1.5倍四分位距。 二、连续变量的预测 虽然Tableau可以直接绘制趋势线,并根据趋势线做预测,但是这仅仅是一个因变量与一个自变量之间的趋势关系,如下图绘制的利润趋势仅仅与时间维度相关:
如果影响利润的因素由销售数量、销售额和折扣率三个变量组成,该如何将回归后的预测体现在图中呢? 通过R拟合预测值:
从图中的结果显示,预测与实际的趋势一致,是一个比较理想的预测模型。 三、聚类分析 聚类分析是数据挖掘中无监督的算法之一,R语言可以非常便捷的实现各种聚类算法,如K-Means、K中心、EM期望最大法、层次分析等,下面就是要K均值算法的距离结果在Tableau中展示:
强大的可视化工具与强大的统计分析工具让你的工作变得更加高效和方便。
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标签: #r语言实现em算法代码