Mustererkennung r

In unserem Arbeitsbeispiel werden Sie feststellen, dass der anN-Wert oder der simulierte ANN-Wert bei weitem nicht in der Nähe des Bereichs der ANN-Werte lag, die unter der Null berechnet wurden, aber wir haben keinen p-Wert von Null. Dies ist beabsichtigt, da die Stärke unseres geschätzten p proportional zur Anzahl der Simulationen sein wird – dies spiegelt die Chance wider, dass bei einer unendlichen Anzahl von Simulationen mindestens eine Realisierung eines Punktmusters einen ANN-Wert erzeugen könnte, der extremer ist als unsere. Vor einiger Zeit habe ich einem Kollegen geholfen, der einige Methoden zur Feststellung der wirtschaftlichen (in)Tätigkeit von Unternehmen auf der Grundlage ihrer vierteljährlichen Steuererklärungen getestet hat (unser Institut hat Zugang zu solchen Daten). Eines der Themen, die mein Kollege wollte, war, einfache Muster zu erkennen, wie z. B. eine Reihe von Null-Deklarationen, gefolgt von positiven oder umgekehrt. Nachdem ich eine halbe Stunde herumgefuchtelt hatte, kam ich mit der folgenden Lösung, die so “typisch R” ist, dass ich beschlossen habe, es zu teilen, also hier geht es. Beachten Sie den Cluster von Punkten in der Nähe der dicht besiedelten Gebiete. Dieses Muster unterscheidet sich von dem, das aus einem völlig zufälligen Prozess generiert wird. Alle in diesem Tutorial verwendeten Punktmusteranalysetools sind im Spatstat-Paket verfügbar. Diese Werkzeuge sind für die Arbeit mit Punkten konzipiert, die als ppp-Objekte gespeichert sind, und nicht mit SpatialPointsDataFrame- oder sf-Objekten. Beachten Sie, dass ein ppp-Objekt über Attributinformationen verfügen kann oder nicht (auch als Markierungen bezeichnet).

Wenn Sie wissen, ob eine Funktion eine Attributtabelle im ppp-Objekt vorhanden ist, kommt es darauf an, ob der Vorgang erfolgreich abgeschlossen werden soll. In diesem Tutorial beschäftigen wir uns nur mit dem Muster, das durch die Punkte und nicht mit ihren Attributen erzeugt wird. Daher entfernen wir alle Markierungen aus dem Punktobjekt. Ein Vektor von Werten gibt ein Muster an. Unten ist die Funktion: Anstatt die Muster direkt zu erkennen, habe ich beschlossen, eine Entfernungsfunktion zu schreiben, die die Anzahl der Zellen in einer Reihe zählt, die nicht mit einigen Mustern übereinstimmen. Ein Muster kann mit Schließlich kann der oben gezogene sequenzielle Muster-Mining-Code nicht direkt anwendbar sein, wenn Sie: (1) kümmern sich um die Menge der Artikel, die zu einem bestimmten Zeitpunkt gekauft werden (da wir einfach das Vorhandensein oder Fehlen eines Itemsets in diesem Tutorial beobachten), oder (2) Daten haben, die im Laufe der Zeit unregelmäßig sind, aber darauf abzielen, eine Empfehlung für ein bestimmtes Zeitintervall in der Zukunft vorherzusagen. Im ersten Fall kann die Codierung eines wiederholten Artikels mit separaten Artikelnamen (d. h.

einem Namen für jede gekaufte Einheit) die Menge exprimieren. Für den letztgenannten Fall ist es eine bewährte Methode, regelmäßige Zeitintervalle zu verwenden; Dies kann durch Bucketing-Käufe durch z. B. Monat erfolgen (wenn Vorhersagen über einen monatlichen Zeitraum gemacht werden sollen). Je nach Verkaufsstruktur kann es erforderlich sein, entweder Nullkäufe in Zwischenschritten zu interpolieren oder zu melden. stringi::stri_detect(), die diese Funktion umschließt, str_subset() für einen praktischen Wrapper um x[str_detect(x, muster)] Zusammenfassend bietet dieser Ansatz angesichts der breiten Nutzung von Excel durch Finanzteams, die historische Käufe verfolgen, ein effektives Tool, um Einblicke in die Produkt- oder Serviceakzeptanz im Laufe der Zeit zu bieten. Sequenzielles Mustermining, wie hier implementiert, kann möglicherweise genutzt werden, um Verkäufern eines Unternehmens Angebote zu empfehlen, herauszufinden, was Kunden als nächstes wahrscheinlich verbrauchen werden, und herauszufinden, welche Produktpakete im Laufe der Zeit beliebt bleiben. Lassen Sie uns wissen, welche Anwendungsfälle Sie für diese Methode gefunden haben! Die Transformation der verzerrten Verteilung in der Populationsdichtekovaria kann dazu beitragen, Beziehungen zwischen Punktverteilungen und Kovariaten in einigen der Punktmusteranalysen aufzudecken, die weiter unten in diesem Tutorial behandelt werden.