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Eunice_33
这个作者很懒，什么都没留下…
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数据基本参数
数据来源：学生成绩排名预测>setwd("C:/Users/fss/Desktop")> data > head(data,2) 学期 学号 书号 图书馆门禁_时间 地点消费_时间金额 日期 排名1 1 55 1297346 92854 图书馆 104218 0.64 916 232 1 55 1297346原创 2015-01-13 20:45:52 · 1145 阅读 · 0 评论 -
不同方法的正态性检验及R语言实现
统计学中的t检验法和F检验法的应用条件是样本都来自正态总体或近似正态总体，只有符合这个条件，才能用它们来检验各样本所属的总体参数的差异显著性。一、非参数检验1、Kolmogorov-Smirnov正态性检验（单样本）检验单一样本是否来自某一特定分布。比如检验一组数据是否为正态分布。它的检验方法是以样本数据的累积频数分布与特定理论分布比较，若两者间的差距很小，则推论该样本取自原创 2015-01-13 20:47:36 · 32151 阅读 · 1 评论 -
聚类分析——K-Means算法
K-Means算法这是基于划分的聚类算法，该算法效率较高，对大规模数据进行聚类时被广泛使用。基本思路：把数据集划分成k个簇，每个簇内部的样本非常相似，不同簇之间的差异非常大。K-Means算法是一个迭代算法，先随机选择k个对象，每个对象代表了起中心，对于剩下的对象，将其赋给最近的簇，然后重新计算簇的中心。不断重复，直到准则函数收敛。算法：1 数据预处理l 连续属性：标准化原创 2015-03-12 20:47:21 · 1184 阅读 · 0 评论