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          数据分析软件

          • 更新时间:  2022-01-14
          • 产品型号:  
          • 简单描述
          • Data Intelligent Assistant是由上海瑞玢智能科技有限公司推出的?款数据分析软件,集实验设计、数据分析和可视化结果于?体,专为实验室数据分析场景?设计,旨在为?家带来可视化的结果,软件具有丰富的图表,通过直观的设计向导和布局帮助?家设计?个理想的实验,同时也可以让您快速查看分析您的数据,对结果进?最合适的建模。
          详细介绍

          数据分析软件的实验形成以及算法

          一、实验设计

          数据分析软件的实验的设计,即对实验的?种安排,需要考虑实验所要解决的问题类型、对结论赋予何种程度的普遍性、希望以多?功效作检验、试验单元的?性、每次试验的耗资耗时等??,选取适当的因?和相应的?平,从?给出实验实施的具体程序和数据分析的框架。试验设计?法有:正交设计、完全随机设计、随机区组设计、均匀设计、响应?设计。
          二、降维算法
          机器学习领域中所谓的降维就是指采?某种映射?法,将原?维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习?个映射函数f(x)->y,其中x是原始数据点的表达,?前最多使?向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度?于x的维度(当然提?维度也是可以的)。f可能是显式的或隐式的、线性的或?线性的。
          降维算法有:PCA、LDA、LLE、LE、TSNE、ISOMAP。
          三、分类算法
          数据研究的基础是给数据“贴标签”进?分类。类别分得越精准,我们得到的结果就越有价值。分类是?个有监督的学习过程,?标数据库中有哪些类别是已知的,分类过程需要做的就是把每?条记录归到对应的类别之中。由于必须事先知道各个类别的信息,并且所有待分类的数据条?都默认有对应的类别,因此分类算法也有其局限性,当上述条件?法满?时,我们就需要尝试聚类分析。
          分类算法有: LDA、 PLS-DA、BP( PCA-BP、 LDA-BP)、 SVM( PCA-BP、 LDA-BP)、KNN( PCA-KNN、 LDA-KNN)
          四、回归算法
          回归算法是监督型算法的?种,通过利?测试集数据来建?模型,再利?这个模型训练集中的数据进?处理的算法。线性回归旨在寻找到?根线,这个线到到达所有样本点的距离的和是最?的。常?在预测和分类领域。
          回归算法有:PLSR、BP、SVM
          五、 聚类算法
          聚类分析是?种将数据所研究的对象进?分类的统计?法,事先不知道类别的个数和结构,据以进?分析的数据是对象之间的相似性和相异性的数据。将这些相似(相异)的数据可以看成是对象与对象之间的“距离”远近的?种度量,将距离近的对象看做?类,不同类之间的对象距离较远,这个可以看作为聚类分析?法的?个共同的思路。聚类和分类是两种不同的分析。分类的?的是为了确定?个点的类别,具体有哪些类别是已知的。聚类的?的是将?系列点分成若?类,事先是没有类别的。
          聚类算法有:欧式距离聚类、闵式距离聚类、??距离聚类、K-Means聚类。
          六、 绘图

           

           

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