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主成分分析R语言实现
主成分分析是一种常见的降维统计方法 它通过适当的变量替换 使得新变量成为原变量的线性组合 并且新变量间彼此独立 从而可从错综复杂的关系中寻求主要成分信息 揭示变量内在关系 本次主要分享的是该方法的R语言实现 目录 数据集展示 一 计算相关系
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高斯混合概率在众多领域都有重要应用 依据已知观测数据估计高斯模型中未知参数就显得尤为重要 由于观测值具体来自于高斯分布的哪个分模型是未知的 那么利用传统的极大似然 MLE 方法进行参数估计就变得十分困难 引入 EM 算法 该方法通过构造分布
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基于面板数据的熵值法介绍与实现
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