RapidMiner的基本使用(一个医疗数据的简单决策树算法分析) RapidMiner的基本使用(一个医疗数据的简单决策树算法分析) 需要分析的文件: 右键分别创建读取excel数据,选择属性,设置对象,决策树算法这几个过程,然后连接起来 读取excel数据:[Insert Operator]->[Import]->[Data]->[Read Excel] 选择属性:[Insert Operator]->[Data Transformation]->[Attribute S

描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果. 描述性统计主要关注数据的三大内容: 1.集中趋势 2.离散趋势 3.数据分布情况 描述集中趋势的指标有均值.众数.中位数,其中均值包括截尾均值.几何均值.调和均值等. 描述离散趋势的指标有频数.相对数.方差.标准差.

fMRI model specifictaion GLM based 包括以下步骤:①明确GLM设计矩阵:②用经典或贝叶斯方法估计GLM参数:③利用对比向量检查结果,生成统计参数图(SPMs)以及后验概率图(PPMs). Design matrix:每行对应一个scan,每列对应一个影响变量或解释变量(回归量或解释变量).关于GLM(一般线性模型)网络上有大量相关文章, 对于多被试分析,SPM通常分为两个阶段(level): ① 1st-level analysis:个体分析(within-su

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量.数据录入.统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标

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SPSS.RapidMiner.KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析,只是彼此有各自的侧重点和有劣势.它们都可以逐步的定义数据分析过程,也同样都可以对数据进行ETL处理.笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具. SPSS不用多说,一款成功的商业数据分析软件,涵盖了统计分析.数据挖掘分析等各种数据分析方法.界面简单易用,分析过程定义时非常直观方便.因为,没有源码,无从知道其过程的调度机制. RapidMiner一款出色的开源数据分析工具.有非常丰富的数据分析算法.过程

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模.这些技术揭示潜在内容中的意义和关系.文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别. 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中.我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用.亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据. 掘模型产生的结果可以得到

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习

作者按:本文根据去年11月份CSDN举办的“大数据技术大会”演讲材料整理,最初发表于2012年2月期<程序员>杂志. 0  R 的安装

场景描述 当前的企业信息化建设主要包括ERP系统.OA系统等.企业希望实现信息系统数据的整合,对企业资源进行分析汇总,方便对企业相关数据的掌控从而便于对业务流程进行及时调整监控. 但是由于系统间数据的组合众多,对于数据的分析维度也有太多选择,由于人力和系统的支持度问题,对于这些可能性的维度都进行数据分析显然并不现实,那么一个销售行业如何针对行业特点.选定维度分析数据呢就成了一个需要思考的问题. 本文将结合目前收集到的销售行业的相关成功案例进行分析,找出销售行业的一些关键性维度供数据分析规则制定者

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰

1.统计分析 统计指标对定量数据进行统计描述,常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析 集中趋势度量 / 离中趋势度量 One.集中趋势度量 指一组数据向某一中心靠拢的倾向,核心在于寻找数据的代表值或中心值 —— 统计平均数 算数平均数.位置平均数(加权平均值) (1)算术平均数 .加权算术平均数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 1.集中趋势度量

​统计分析模块与之前的内容相对独立,用于记录并跟踪各部位围度的变化.还需提供对所作计划的分析,辅助使计划更合理. 一 围度记录 这儿可以记录各项身体围度指标,现在包括体重在内身体上上下下基本全部提供了,虽然貌似用处不大,所以这个界面并不做非空校验,但会有对输入格式的限制,必须是整数或一位小数. 二 围度变化 有了上一步记录的数据后,就可以基于这些数据,以图表的形式直观地反映围度的变化了. a) 模板提供了各种图表插件,最后选择了flotchart,需求比较基础,完全可以满足.用起来也挺方便: 放

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &

在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后,需要对数据进行分布探索和两两关系分析等.主要内容有描述性统计分析.频数表和列联表.相关系数和协方差.t检验.非参数统计. 7.1描述性统计分析 7.1.1方法云集 书上说,R中的描述性统计量函数“多的尴尬”.summary函数返回最大值.最小值.上下四分位数.中位数.平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计.还讲了apply.sapply函数,写了峰度和偏度.fivenum函数可以返回图基五数,即最小值,下分位数,中位数,上四分位数,最大值. 扩展:

目的: 1.描述性统计分析 2.频数表和;列连表 3.相关系数和协方差 4.t检验 5.非参数统计 在上一节中使用了图形来探索数据,下一步就是给出具体的数据来描述每个变量的分布和关系 1.描述性统计分析 探究案例:各类车型的油耗如何?对车型的调查中,每加仑汽油行驶的英里数分布是什么形式(均值,标准差,中位数,值域等) 1.1使用内置的summary函数来获取最小值,最大值,四分位数和数值型变量的均值 myvals <- c('mpg','hp','wt') head(mtcars[myvals]

使用maths3函数进行简单的数据统计性描述: 使用场景:本地,直接运行就可以: 具体后面有个性化的需求,可以再修改~ package com; import org.apache.commons.lang.math.Range; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.commons.math3.stat.StatUtils; import org.apache.commons.math3.stat.desc

SPSS科普 | 统计描述 统计描述的目的就是了解数据的基本特征和分布规律,为进一步合理地选择统计方法提供依据.常用的有Frequencies.Descriptives 和Explore过程. 一.Frequencies过程 该过程用于产生数据的频数表,输出描述集中位置.离散趋势及分布形状等的指标,并能给出百分位数.绘制频数图等. 操作步骤:依次点击分析---描述统计---频率(图1),激活Frequencies对话框(图2).将需要进行统计描述的变量从左侧变量框选至右侧变量框(以身高为例),点