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1,做聚类研究通常用哪些UCI数据集除了Iriswine之外

UCI数据集除了Iris Wine之外,还有glass
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做聚类研究通常用哪些UCI数据集除了Iriswine之外

2,UCI数据集怎么用

uci 数据集 的说明 告诉了读者 数据的属性和类别,用户可以用自己的数据挖掘方法去将 uci数据集的分类,将结果与数据说明的结果对比。说明自己算法的正确性

UCI数据集怎么用

3,简单线性回归适用的数据类型是

【x是离散的,y是离散的】简单线性回归是根据观测数据,也就是一组“点”数据来建立的回归模型,当然是离散的了。
线性回归有一元有多元的,可以针对很多组数据!你那个实验可以同电子表格来解决,输入数据然后成图,显示r^2就可以了!

简单线性回归适用的数据类型是

4,什么是UCI标准数据集

UCI数据库是加州大学欧文分校(University of CaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库,这个数据库目前共有187个数据集,其数目还在不断增加,UCI数据集是一个常用的标准测试数据集。http://archive.ics.uci.edu/ml/

5,线性回归和线性相关分析对数据有什么要求

B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差,所以看结果要看标准系数的,非标准化的可以不看。你写的回归方程式用非标准化系数来的,要改成标准系数的就对了,就算用非标准化的,你方程的截距都没有,非标准化的方程还是有截距的(就是那个常量)
线性相关分析的数据要求: 可以是连续性数据,也可以是分类数据。线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量,因变量必须是连续性变量。分类变量:比如性别\民族\学历等,数据之间无法进行加减的。连续变量 :比如身高\体重\收入\温度等,这种有具体意义的数据,可以进行平均和加减的。

文章TAG:数据  数据库  哪些  属于  uci数据库哪些属于回归数据  
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