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數(shù)據(jù)分析軟件

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數(shù)據(jù)分析軟件

更新時間： 2022-01-14
產(chǎn)品型號：
簡單描述
Data Intelligent Assistant是由上海瑞玢智能科技有限公司推出的?款數(shù)據(jù)分析軟件，集實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)分析和可視化結(jié)果于?體，專為實驗室數(shù)據(jù)分析場景?設(shè)計，旨在為?家?guī)砜梢暬慕Y(jié)果，軟件具有豐富的圖表，通過直觀的設(shè)計向?qū)Ш筒季謳椭?家設(shè)計?個理想的實驗，同時也可以讓您快速查看分析您的數(shù)據(jù)，對結(jié)果進(jìn)?最合適的建模。

詳細(xì)介紹

數(shù)據(jù)分析軟件的實驗形成以及算法

一、實驗設(shè)計

數(shù)據(jù)分析軟件的實驗的設(shè)計，即對實驗的?種安排，需要考慮實驗所要解決的問題類型、對結(jié)論賦予何種程度的普遍性、希望以多?功效作檢驗、試驗單元的?性、每次試驗的耗資耗時等??，選取適當(dāng)?shù)囊?和相應(yīng)的?平，從?給出實驗實施的具體程序和數(shù)據(jù)分析的框架。試驗設(shè)計?法有：正交設(shè)計、*隨機(jī)設(shè)計、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計、均勻設(shè)計、響應(yīng)?設(shè)計。

二、降維算法

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中所謂的降維就是指采?某種映射?法，將原?維空間中的數(shù)據(jù)點映射到低維度的空間中。降維的本質(zhì)是學(xué)習(xí)?個映射函數(shù)f(x)->y，其中x是原始數(shù)據(jù)點的表達(dá)，?前最多使?向量表達(dá)形式。y是數(shù)據(jù)點映射后的低維向量表達(dá)，通常y的維度?于x的維度（當(dāng)然提?維度也是可以的）。f可能是顯式的或隱式的、線性的或?線性的。

降維算法有：PCA、LDA、LLE、LE、TSNE、ISOMAP。

三、分類算法

數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)是給數(shù)據(jù)“貼標(biāo)簽”進(jìn)?分類。類別分得越精準(zhǔn)，我們得到的結(jié)果就越有價值。分類是?個有監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程，?標(biāo)數(shù)據(jù)庫中有哪些類別是已知的，分類過程需要做的就是把每?條記錄歸到對應(yīng)的類別之中。由于必須事先知道各個類別的信息，并且所有待分類的數(shù)據(jù)條?都默認(rèn)有對應(yīng)的類別，因此分類算法也有其局限性，當(dāng)上述條件?法滿?時，我們就需要嘗試聚類分析。

分類算法有： LDA、 PLS-DA、BP（ PCA-BP、 LDA-BP）、 SVM（ PCA-BP、 LDA-BP）、KNN（ PCA-KNN、 LDA-KNN）

四、回歸算法

回歸算法是監(jiān)督型算法的?種，通過利?測試集數(shù)據(jù)來建?模型，再利?這個模型訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)進(jìn)?處理的算法。線性回歸旨在尋找到?根線，這個線到到達(dá)所有樣本點的距離的和是最?的。常?在預(yù)測和分類領(lǐng)域。

回歸算法有：PLSR、BP、SVM

五、聚類算法

聚類分析是?種將數(shù)據(jù)所研究的對象進(jìn)?分類的統(tǒng)計?法,事先不知道類別的個數(shù)和結(jié)構(gòu),據(jù)以進(jìn)?分析的數(shù)據(jù)是對象之間的相似性和相異性的數(shù)據(jù)。將這些相似(相異)的數(shù)據(jù)可以看成是對象與對象之間的“距離”遠(yuǎn)近的?種度量,將距離近的對象看做?類,不同類之間的對象距離較遠(yuǎn),這個可以看作為聚類分析?法的?個共同的思路。聚類和分類是兩種不同的分析。分類的?的是為了確定?個點的類別，具體有哪些類別是已知的。聚類的?的是將?系列點分成若?類，事先是沒有類別的。

聚類算法有：歐式距離聚類、閔式距離聚類、??距離聚類、K-Means聚類。

六、繪圖

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