72. K-means聚类算法

2023年2月6日 606观看

R语言数据分析与挖掘

大学课程 / 经济管理 / 管理学

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1R安装及运行环境
05:31
2数据类型及对象
07:11
3数据类型及对象
08:35
4数据读取和数据处理
07:28
5数据来源及类型
07:10
6数据基础统计量
04:55
7数据基础统计量
06:55
8基于表格的数据可视化
05:52
9基于图形的数据可视化
09:39
10数据转换 - 1
09:15
11数据转换 - 3
09:19
12数据合并 - 1
05:23
13数据合并 - 3
05:22
14随机事件及其概率 - 1
05:50
15随机事件及其概率 - 3
05:55
16随机变量 - 1
07:36
17随机变量 - 3
07:32
18由正态分布诱导的几个重要分布
06:22
19统计学中的基本概率
05:08
20抽样分布 - 1
06:46
21抽样分布 - 3
06:42
22参数估计的原理 - 1
05:08
23参数估计的原理 - 3
05:09
24总体均值的区间估计
07:39
25总体均值的区间估计 - 1
06:02
26总体均值的区间估计 - 3
06:03
27总体比例的区间估计与 7.4 总体方差的区间估计
09:21
28假设检验的基本原理 - 1
06:04
29假设检验的基本原理 - 3
06:00
30总体均值的检验 - 1
07:07
31总体均值的检验 - 3
07:10
32总体比例的检验
05:24
33总体方差的检验
04:47
34非参数检验 - 1
07:12
35非参数检验 - 3
07:13
36一个类别变量的拟合优度检验 - 1
05:38
37一个类别变量的拟合优度检验 - 3
05:42
38两个类别变量的独立性检验与相关性度量 - 1
06:27
39两个类别变量的独立性检验与相关性度量 - 3
06:24
40方差分析的原理
07:46
41单因子方差分析 - 1
08:07
42单因子方差分析 - 3
08:12
43双因子方差分析 - 1
06:32
44双因子方差分析 - 3
06:35
45双因子方差分析
09:20
46方差分析的假定及其检验 - 1
05:41
47方差分析的假定及其检验 - 3
05:39
48单因子方差分析的非参数方法
08:05
49变量间关系的度量
06:32
50模型估计和检验 - 1
06:55
51模型估计和检验 - 3
06:58
52利用回归方程进行预测
04:02
53回归分析过程示例
09:10
54多元线性回归模型概述 - 1
06:23
55多元线性回归模型概述 - 3
06:27
56拟合优度和显著性检验
06:52
57多重共线性 - 1
05:32
58多重共线性 - 3
05:33
59相对重要性和模型比较
07:47
60虚拟变量回归
05:54
61Logistic回归的基本原理 - 1
06:25
62Logistic回归的基本原理 - 3
06:25
63Logistic回归实例分析
06:34
64分类的基本概念 - 1
05:20
65分类的基本概念 - 3
05:17
66决策树算法 - 1
06:30
67决策树算法 - 3
06:37
68KNN 算法
06:52
69朴素贝叶斯算法
07:26
70人工神经网络
07:25
71聚类的基本概念
09:53
72K-means聚类算法
06:19
73层次聚类算法与其他
07:25
74Aprior 关联规则
07:22

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