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APRIORI实例

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。下面做探索性事例:################################################################################ #########################APRIORI ALGORITHM####################################### #...

发表了文章 • 2016-11-16 18:51 • 2 条评论

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R实现地理位置与经纬度相互转换

本实例要实现目标通过输入城市名或者地名,然后找出其经度纬度值,以及通过可视化展现其线路流向以及周边地图展示本实例参考文章主要来自金大侠博客:http://user.qzone.qq.com/675229288/mainaddress_list数据:山西省太原市小店区亲贤北街77号贵州省贵阳市云岩区书香门第B栋3单元北京市通州区神树商业街168号贵州省贵...

发表了文章 • 2016-10-10 19:27 • 0 条评论

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ARIMA交通流量预测

交通流量预测分析研究是智能运输系统的核心研究内容之一,实例使用ARIMA(p,d,q)-差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型,是指将非平稳时间序列转化...

发表了文章 • 2016-10-10 19:03 • 0 条评论

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Elasticsearch安装记录

Elasticsearch(ES)是一个基于 Lucene的开源搜索引擎,它不但稳定、可靠、快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的。如何下是两个节点集群安装流程:1、前提条件,es运行需要非root用户负责会出现如下错误,以及需要安装jdk ./elasticsearch Exception in thread "main" java.lang.Run...

发表了文章 • 2016-09-21 15:15 • 2 条评论

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R基础篇学习笔记(二)

细水长流,不进则退以及向指尖之上的智慧学习(R基础篇学习笔记)!1、MIC查看相关系数MINE可以发现传统回归算法发现不到的关系2、关联规则挖掘算法直观思想:挖掘数据集:购物篮数据挖掘目标:关联规则关联规则:牛奶=>鸡蛋[支持度=2%,置信度=60%]支持度:分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋置信度:购买了...

发表了文章 • 2016-09-04 17:27 • 0 条评论

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R基础篇学习笔记(一)

细水长流,不进则退以及向指尖之上的智慧学习(R基础篇学习笔记)!1、data.frame列求mean:colMeans(x)只对制定列求means:colMeans(x)[c("x1","x2","x3")]用apply函数:apply(x,2,mean)只对指定列操作:apply(x[c("x1","x2","x3")],1,mean)2、修改指定条件值:x[which(x)>100]<-value计算后的最大值:which.max(...

发表了文章 • 2016-09-04 15:41 • 0 条评论

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R实现经纬度转换米

      根据地球上任意两点的经纬度计算两点间的距离,地球是一个近乎标准的椭球体,它的赤道半径为6378.140千米,极半径为 6356.755千米,平均半径6371.004千米。通过极坐标转换把经纬度转换为容易理解和计算的米。一、the function of distincegetDistancev <- function(arryv) {#点之间距离生成(m) ...

发表了文章 • 2016-07-13 17:14 • 0 条评论

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R 文本分词Rwordseg包安装即使用

         分析文本内容,分词,统计频率,需要安装并装载两个library,一个是Rwordseg,另一个是rJava。rJava的作用是提供java的库,供Rwordseg调用,加载包流程如下:本机环境:R是r-3.2.0 32位,可以通过tools-global option查看,java是64位,可以改通过cmd->java -d64 version 查看1、...

发表了文章 • 2016-07-07 13:58 • 0 条评论

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交通行业事故案例-黑点确定(R语言实现)

        简述:伴随着人们对出行以及货物运输的安全、快速、方便和机动性要求的提高,公路交通事故及其造成的损失越来越受世界各国高度重视,道路交通安全已成为社会各界广泛关注的重大课题。为了减少公路交通事故发生次数、降低事故严重程度,人们一直在进行着不懈的努力和探索。公路交通事故黑点分...

发表了文章 • 2016-05-30 19:20 • 2 条评论

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使用12C的IN-Memory技术加快可视化展现速度

BigData环境下,性能一直可视化BI的痛,亿级数据,妙级响应一直是我们不断追求的目标;作为分析,虽然不会像业务预警、实时播报对速度那么苛刻,但是我们对实时也情有独钟。以下使用12C的内存加速技术缓解报表展现速度的简要流程。数据库基于内存(In-Memory)使用的是基于内存的列式存储(In-Memory Column Store,IM C...

发表了文章 • 2016-05-18 20:38 • 2 条评论

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接:R使用层次分析法进行综合指标等级划分

加了些修改,参考地址:https://ask.hellobi.com/blog/hql15/3448后续补充下说明(因做项目贯穿前后端,无法专心深入具体一块,代码编写质量欠佳,后续逐步积累,初学者可以看看,嘿嘿) #AHP  #http://www.doc88.com/p-28376768322.html library(DBI) library(ROracle) drv=dbDriver('Oracle') conn=dbConnect(drv,'...

发表了文章 • 2016-05-18 17:03 • 0 条评论

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线性回归预测案例一(LM)

目的:根据历史数据值,正对每一个dlbh,给定具体预测值,并且给的其预测值的浮动区间代码如下:1、连接Oracle数据库library(DBI) library(ROracle) drv=dbDriver('Oracle') conn=dbConnect(drv,'AQTS_ZHZX','AQTS_ZHZX','localhost:1521/jgyw') 2、查询需要的BASE数据(以七天数据为一个历史数据)数据:gcsjrq为日期,...

发表了文章 • 2016-05-16 16:54 • 2 条评论

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R使用层次分析法进行综合指标等级划分

业务临时需要,需要确定多因素影响下的综合权重值,现使用层次分析法和拉格朗日多项式插值算法做简易值计算1、建立层次分析结构模型,分析影响综合指标的各个因素,分层级,上层受下层影响,而同层各因素之间基本上相对独立(本实例只有两层)2、连接oracle数据库,读取各个因素实际指标值library(DBI) library(ROracle)...

发表了文章 • 2016-04-03 17:58 • 4 条评论

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R简单的使用使用霍尔特指数平滑法预测数据

1、连接oracle数据库,提取所需数据library(DBI) library(ROracle) library(forecast) drv=dbDriver('Oracle') conn=dbConnect(drv,'trff_app','trff_admin','192.111.11.00:1521/jgyw') rs=dbSendQuery(conn,'select  WFS,GLBM,WFYF from vio_violation_glbmyc where wfyf>to_number(extract(year from sysdate...

发表了文章 • 2016-03-26 15:10 • 2 条评论

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R实现多字段关联赋值(可作为预测框架)

具体操作1、连接oracle数据库,提取所需数据library(DBI) library(ROracle) drv=dbDriver('Oracle') conn=dbConnect(drv,'AQTS_ZHZX','AQTS_ZHZX','191.100.10.00:1521/jgyw') # get the flux of the DL  rs=dbSendQuery(conn,"SELECT substr(D.GCSJRQ,1,4) nfbm,D.DLBH,D.MARKV,SUM(D.ZLL) zll FROM  DW_FACT...

发表了文章 • 2016-03-26 15:00 • 0 条评论