【新型コロナウイルス】
「クラスター」👾
👾「クラスター」是來自於英文「cluster」的外來語,也會寫成「クラスタ」。表示“同類物體的聚集”的意思,原本是植物莖端成串聚生的花或果實“團簇;串”的意思, 例:「ブドウのクラスター(ぶどうのくらすたー)」“葡萄串”。
👾常出現在統計學用語“叢聚;群聚”「クラスター分析(くらすたーぶんせき)」“聚類分析;集群分析”、天文學用語“星團”「スタークラスター(すたーくらすたー)」地球科學用語“簇;群落”「水晶クラスター(すいしょうくらすたー)」“水晶簇”、航太產業用語“彈束;集體”「クラスター爆弾(くらすたーばくだん)」“集束炸彈;子母彈”等各方面。
👾另外,「クラスタ」(此用法一般會省略掉最後面的長音)也表示“對於人、事、物有共同喜好的一群人”,「アニメクラスタ(あにめくらすた)」“動漫同好群”、「文学クラスタ(ぶんがくくらすた)」“文學同好會”。
👾現在「新型コロナウイルス感染症(しんがたころなういるすかんせんしょう)」的影響下,一般媒體報導中與疫情相關的「クラスター」為“某一特定的人群聚集”,表示有小型的“群聚感染”「集団感染(しゅだんかんせん)」的意思。
例:「クラスターが確認されたとしても、混乱せずに冷静に対処しましょう」“就算被認定為群聚感染,也無需恐慌,要冷靜應對”
圖片取自https://www.ac-illust.com所改編。
#謝宗倫先生の日本語航海図
#クラスター
#クラスタ
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過0的網紅大米講馬,也在其Youtube影片中提到,2020 香港打吡大賽特輯 - 賽事分析及心水推介 (提供三重彩及四重彩投注策略) 22-3-2020 (香港賽馬 沙田日賽) https://youtu.be/u6cJ7G3wfNk 上集回看: 香港賽馬 向2020香港打吡大賽進軍 - 第一集 呂厩雙雄 (金鎗六十、幸福笑容) https://...
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1. R/RStudio簡介
2. 機器學習簡介
3. 集群分析
4. 關聯規則
5. 主成分分析
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二、預測與集成學習
1. 迴歸分析與廣義線性模型
2. 決策樹與隨機森林法
3. 類神經網路
4. 模型績效評估
5. 集成學習
6. 案例演練(二) 銷售資料預測
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這兩天好冷,13度的氣溫讓我一點都不想出門遛小孩...窩在家裡看完了《階級是會遺傳的-不要讓你的孩子跌入「下流階級」》這本書,已經是11年前出版的書了,但在我看來還是很寫實,尤其在貧富差距破百倍的現在台灣社會,感覺更是血淋淋...
內容主要是採用統計學的方式來做社會觀察,目的是想找出除了天分之外,還有哪些因素會影響孩子成績好壞的?書的結論是孩子成績會好,基本需具有以下幾個條件:父親所得較高、母親婚前所得較高、父母親和祖父的學歷高、母親喜歡做菜、父親週六日休息。而母親平常的生活態度也會影響到孩子學習和成績,有條有理又有趣的母親,和擁有自己想法、行動自主且積極的母親,越能養育出成績好的孩子。
我覺得這種彙整出來的數據不算是絕對的真理,但在育兒上還是有參考價值,很認同書上說自己開伙做飯比較花錢花時間,但就營養價值來說還是遠勝過吃便利商店的速食,這樣對孩子的成長發育也比較好。
作者還採用集群分析法試著將母親分類,發現可歸類為七種,其四種常見的母親類型,剛好可用哆啦A夢裡主要人物的母親來比喻:大雄媽媽希望大雄型的孩子能認真又腳踏實地的工作,只要是適合本人的工作,什麼工作都可以。胖虎媽媽期望孩子的工作則和大雄媽媽一樣。小夫媽媽對孩子的職業期望是傳統認定的菁英型職業,如醫師、律師、法官。而靜香媽媽則期望孩子能從事文化性工作,好充分發揮孩子自己的個性,希望孩子是擁有智慧與教養和對社會有貢獻的人。
作者似乎認為不要讓孩子落入下流階級就是孩子得擁有好成績,好好念書上大學,出來找一份穩定的工作,就不會落入下流階級。但就《富爸爸、窮爸爸》作者的觀點來說,這只有在1930年代以前才行得通,因為現在已經跳脫工業時代了。不過成績的好壞,似乎也會影響孩子的個性和自信,所以盡量還是不要考倒數第一名吧==......
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2020 香港打吡大賽特輯 - 賽事分析及心水推介 (提供三重彩及四重彩投注策略) 22-3-2020 (香港賽馬 沙田日賽)
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香港賽馬 向2020香港打吡大賽進軍 - 第一集 呂厩雙雄 (金鎗六十、幸福笑容)
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香港賽馬 向2020香港打吡大賽進軍 - 第二集 蔡約翰仙人指路 (美麗非凡、勝得精彩)
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香港賽馬 向2020香港打吡大賽進軍 - 第四集 群雄並起爭打吡 (勇猛神駒、必妙星、時時有餘、駿龍駒)
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SAS
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[軟體程式類別]:SAS
[程式問題]: 集群分析應該如何選擇分群數?
[軟體熟悉度]:
低(1~3個月)
[問題敘述]:
最近要交一分多變量分析的報告
教授希望我們去my3q網站下載有足夠樣本數的問卷來做分析
(包含 主成分、因素、集群、邏輯斯、正典相關分析等)
目前做到集群分析有點瓶頸
原本是用原始資料(五點尺度)直接跑,但分析出來結果很怪
後來以先前 主成分分析 所跑出的皮爾森相關係數(只選用特徵值大於一的prin)
但是跑出來的東西又更少了,也不太確定這樣跑是否是對的
這是我跑出來的截圖:
https://ppt.cc/FJX7
原始變數有19個,依照各種判定準則,似乎分成18群較佳,但這樣幾乎是一個變數一群
希望有高手可以指點一下> <
[程式範例]:
DATA HW4;
INPUT PRIN1 PRIN2 PRIN3 @@;
CARDS;
0.14907 0.08856 0.50297
0.4745 0.19426 0.32116
0.3186 0.31734 0.55238
0.37669 0.39224 0.37109
0.41431 0.41034 0.0811
0.40646 0.45373 -0.05265
0.53019 0.22521 -0.17818
0.59204 0.3253 -0.03615
0.61975 -0.43473 0.40127
0.66779 -0.48378 0.28313
0.64692 -0.56279-0.01893
0.55725 -0.30188-0.20519
0.46894 -0.33994-0.496
0.53979 0.37133 -0.23017
0.60192 0.31222 -0.04744
0.60256 0.29473 -0.12672
0.71092 0.3257 -0.27582
0.69011 0.29939 0.01559
0.74961 0.15305 -0.13777
;
PROC CLUSTER SIMPLE NOEIGEN METHOD=CENTROID RMSSTD RSQUARE NONORM OUT=TREE;
VAR PRIN1 PRIN2 PRIN3;
PROC TREE DATA=TREE OUT=CLUS3 NCLUSTERS=3;
ID N;
COPY PRIN1 PRIN2 PRIN3;
PROC SORT; BY CLUSTER;
PROC PRINT; BY CLUSTER;
VAR PRIN1 PRIN2 PRIN3;
ID N;
RUN;
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 122.126.25.62
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