Window関数 — Let's Postgres
また、CREATE FUNCTION 文でユーザ定義のWindow関数を追加することもできますが、バージョン 8.4 ではC言語で関数を記述する必要があります。SQLやPL/pgSQLは使えないので、敷居は高いかもしれません。 例 典型的なWindow関数の使い方を挙げます。この他にも、これまで複雑なSQLが必要だったさまざまなケースを効率化できる可能性がありますので、SQLパズルだと思って試してみてください。。 連番付与 連番付与を行います。ソートした後、番号をふるのがポイントです。 SELECT row_number() OVER (), * FROM (SELECT * FROM tbl ORDER BY sortkey) AS t; ただし、結果の最大行数を指定するには、row_number との値の比較ではなく、これまでどおり LIMIT 句を使ってください。row_number
R言語scale()での正規化バリエーション - jnobuyukiのブログ
以前、データの正規化にはいろいろな方法があることを述べました。 数量の正規化：方法の違いは何を意味するか？ - jnobuyukiのブログ いろいろな正規化をやってくれるコマンドにR言語のscale（）があります。 この関数は、何も考えずに使ってもそれなりに動きます。 しかし、引数として含まれるパラメータを利用すると、もっと便利です。 scale()の引数 scaleには3つの引数があります。 1. 行列（matrix）オブジェクト: ここに当てはめた変数を正規化します。 2．center: パラメータの値として3種類あります。 TRUE: デフォルトの値です。行の平均値を全てのケースから引きます。 FALSE: 引き算をしません。 数値ベクトル: 数値ベクトルの値をケースのそれぞれから引きます。 3. scale: centerと同様3種類の設定が可能です。 TRUE: デフォルトの値で
Rのflexmixパッケージで混合分布モデルによるクラスタ分析を行う。 - Analyze IT.
Rで混合分布クラスタリングを行うときに有名なパッケージとしてflexmixが存在します。この記事ではflexmixの簡単な使い方を解説します。 flexmix自体は潜在クラス回帰を行うパッケージなのですが、混合分布クラスタリングを行うことも出来ます。 flexmixはRのglmクラスを用いてモデルを表現出来るため、他のパッケージに比べて柔軟なモデリングが可能というメリットがあります。 そもそも、混合分布クラスタリングとはなんぞやという人は以下の本文を参考にしてください。 １．モデルベースのクラスタリングとは クラスタリングは代表的なものとして、以下の３つの方法が存在します。 おそらくk-meansと階層的クラスタ分析はみなさんご存知でしょう。 分類 メリット・デメリット 手法 階層的手法 ＋データを樹形図として表現可能 ‐データ数が多いと、樹形図として表現できないのでデータ数が絞られる。
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Microsoft PowerPoint - SSII2007講演final.ppt
