iris数据分析（iris数据分析报告）

本篇目录：

1、如何使用reshape包进行数据汇总2、R语言进行PCoA分析3、机器学习4种不同数据集的优劣对比

如何使用reshape包进行数据汇总

1、首先加载reshape2包和ggplot2包，然后取子集。将原始数据融合，以切工、颜色和净度为编号变量。再利用dcast函数重铸数据，得到汇总结果。计算出单位价格，最后用条形图表现结果。

2、用R实现数据的透视功能可以使用reshape2包中的melt()函数和dcast()函数，具体操作如下。首先我们需要准备好一个需要做成透视功能表的数据集，如下数据集b。

3、reshape包并未包含在R的标准安装中，所以要先install.packages(reshape2)。

4、这大致是一个简单之问题，你需要先对每一个档 reshape 成 long 格式，然后利用 merge 1：1 去合并。

R语言进行PCoA分析

PCoA(Principal Co-ordinates Analysis)分析即主坐标分析，可呈现研究数据相似性或差异性的可视化坐标，是一种非约束性的数据降维分析方法，可用来研究样本群落组成的相似性或相异性。

与PCoA类似，NMDS可以基于任何类型距离矩阵对对象（样方）进行排序；但也有不同之处，NMDS不在基于距离矩阵数值，而是根据排位顺序进行计算。对于存在距离缺失的数据而言有优势，只要想办法确定对象间的位置关系，即可进行NMDS分析。

建模需要数据分析如下。Excel：隶属于office三件套之一，其内置函数很多，它可以很简单的进行数据分析，绘制出一些基本图表，像一般散点图、数据预处理都是通过Excel来完成的。

通过对IBM离职员工数据实践，本文希望发掘出影响员工流失的因素，并对利用R语言进行数据分析过程进行复习，深化对数据分析工作意义的理解。IBM离职员工数据集共有35个变量，1470个观测个案。

比如，在玩家的细分推送中，数据分析师利用数据挖掘手段对玩家进行分群，运营根据不同的用户群制定差异化策略，数据分析师再根据推送效果进行评估。完整课程可前往UWA学堂《R语言 游戏 数据分析与挖掘》阅读。

想要分析数据，首先要读取数据；把数据做成直观图示，再进行两者之间的统计量分析；用r语言计算两个变量的相关系数函数；进行假设、验证，最终得出两个变量之间的关系，看两者是否有影响。

机器学习4种不同数据集的优劣对比

下面随着大圣众包小编一起看看4种不同的机器学习数据集对比吧。Iris Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。

模型数据集：模型数据集是用来训练机器学习模型的数据集。通常情况下，这个数据集是一个大型数据集，包含了模型需要的所有信息，包括数据特征、标签等等。

测试集和训练集是在机器学习中常用的术语，用于评估和验证模型的性能。训练集是用来训练模型的数据集，它包含了已知的输入和输出，模型通过学习这些数据来建立预测模型。

（2）数据维度高，我们将无法借助自己领域的知识无法构建有效特征。（3）维度超过三维时，人便无法肉眼观察特征。降维后，我们便可以在低维（一维、二维或三维）空间中可视化高维数据。（4）克服维数灾难。

机器学习中几个常见模型的优缺点 朴素贝叶斯：优点：对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。缺点：对输入数据的表达形式很敏感（连续数据的处理方式）。

AdaBoostAdaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。

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