matlab_python22的博客

上述的图画出了等高线图，箱图，小提琴图等，探索了之间存在什么关系，可以看出不同的颜色之间的相关系数是不同的，可以得到不同的数据结果。数据探索进行探索变量之间的关系图绘制，COR数据展示以及相关系数矩阵的研究，探索之间的一些关系。其中数据预处理找打缺失值，进行QQ图计算，z-sorce的变化，直方图绘制以及异常值的判断。以自己找到的wine数据集为试验基础，进行数据预处理，数据探索，数据分析的试验。可以从上图看出，质量高的某些变量的取值范围的取值大小。散布图、等级图、等高图、交互图和平行坐标。...

假设我们感兴趣的是平均击球率和一名球员打出的本垒打数之间是否存在关系。让我们来看看，用一个回归的数字，全垒打对球员的打击平均数（点击数除以打击数）。由于棒球击球率的平均值往往是高度可变的低数量的。此回归的标准化残差。玩家偷球被抓到的次数和偷球的数量。年参加美国棒球联赛的棒球运动员的击球统计数据的集合，可以在图书网站上找到。对玩家被抓到偷东西的次数与被抓到偷东西的次数进行回归玩家盗垒的数量。预测一名球员偷盗被抓次数的典型错误是什么，考虑到他偷来的基地数量？图3-13去的参数后进行的参数与拟合值的曲线图。...

选择安装模块psych后，进行principal(train.house[,c(29)],nfactors=8,rotate="none",scores=TRUE)的类似操作就可以得到PCA的具体内容。协方差阵中的Q阵就表示了我们想要找的最佳的坐标系转换，它能够使得转换后的每个轴的方差最大化中间的对角线就是新坐标系中的不同轴上的方差，并且从大到小排列，Q的每一列就是对应的坐标轴。现在，假设我们有兴趣根据数据集中的其他数值变量来估计本垒打的数量。图4-2去除小于100的变量后的结果图。...

这样做的方式，以最大限度地发挥所创建的类的效果(遵循文本中的建议)。25.对于每个类别数据变量，构建一个变量的柱状图，覆盖目标变量。32.根据到目前为止的EDA，确定值得进一步研究的数据集中有趣的记录子组。23.使用软件，构建数据集的前10条记录的表，以获得对数据的感觉。35.从以上练习中总结你的显著的EDA发现，就像你在写报告一样。30.构建每个数值变量的直方图，覆盖目标变量收入。a.讨论每个变量与目标变量之间的关系(如果有的话)。a.讨论每个变量与目标变量之间的关系(如果有的话)。...

可以为有效的数据展示和分析典型较大的基础。可以有效的进行数据处理操作等。在这里可以实现机器学习等。R语言也是很火热的程序。