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 {arules} によるアソシエーション分析をちょっと詳しく <1> - StatsFragments
今週は系列パターンマイニング用 R パッケージ {arulesSequences} と格闘していた。使い方にところどころよくわからないポイントがあり、思ったよりも時間がかかってしまった。 関連パッケージである {arules} ともども、ネットには簡単な分析についての情報はあるが、 データの作り方/操作についてはまとまったものがないようだ。とりあえず自分が調べたことをまとめておきたい。2 パッケージで結構なボリュームになるため、全 4 記事分くらいの予定。 概要 まずはパターンマイニングの手法を簡単に整理する。いずれもトランザクションと呼ばれるデータの系列を対象にする。トランザクションとは 1レコード中に複数の要素 (アイテム) を含むもの。例えば、 POSデータ: 1トランザクション = POSレジの売上 1回。アイテムはそのときに売れた個々の商品。 アンケート調査: 1トランザクション
R言語による アソシエーション分析－組合せ・事象の規則を解明する－（第５回R勉強会＠東京）
第５回R勉強会＠東京(10/5/22)の講師資料です。「R言語による アソシエーション分析－組合せ・事象の規則を解明する－」。 hamadakoichi, 濱田晃一Read less
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