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时间:2021-06-12 01:08:04|来源:魄力云|编辑:魄力云|点击:

作为一名学生,我专注于机器学习算法的统计和建模,但在实践中,我们并不仅仅使用R或Python脚本。实际上,像数据质量或模型部署这样的重要方面必须得到解决。因此,云100,我开始为saphana设置R机器学习客户机,它不仅是一个内存数据库,而且还具有各种机器学习功能。在本博客中,我将向您展示如何在您所使用的环境和喜爱的RStudio中,利用SAP HANA的强大功能,特别是通过RJDBC的组合,韩亚.mlr和闪亮的包裹。此外,我们希望直接从R创建一个动态web应用程序,让用户与我们的数据和分析交互。很明显,我们在本实践教程中的目标是提供数据用途。

您将学到什么?

停止使用csv或excel文件,直接从RStudio连接到您的SAP HANA通过本机预测分析库(PAL)利用SAP HANA和机器学习的强大功能在SAP HANA中记录并记录您的结果和模型为不同的用户创建一个互动闪亮的应用程序,并将您的结果可视化

让我们从头开始。在我们的用例中,我们希望使用saphana上的本机预测分析库对不同的观察结果进行聚类。聚类是指在数据集中寻找子组的一系列技术。我们的目标是找到这样的分区,即这些组中的观察结果非常相似。例如,imagen我们的目标是通过识别更容易接受特定形式广告或更可能购买特定产品的人群进行市场细分。在机器学习中,通常有很多方法可以实现这个目标,在本实践教程中,我们将特别关注K-means聚类的例子。通过这种方法,我们希望将观测值划分为预先确定的簇数。当然,云快卖,选择簇的数目K是一个相当困难和重要的选择。一方面,如果K太大,我们会将客户分成太多的组,并将实际应该在一起的客户分开。另一方面,如果数字K太小,则组中客户的行为可能会非常不同。好的聚类意味着聚类内的变异尽可能小。

为了简化,我们模拟我们自己的数据,从而知道观测所属的真实聚类。当然,我们不会告诉我们的K-均值算法?。下面的图说明了我们观察到的真实集群,它们被分成四组。

现在,我们进入我最喜欢的环境RStudio。在开始建模之前,我们需要在R中安装一些包韩亚.ml.r包在hana客户端的以下链接下可用,并且必须在本地安装。纪录片可以在这个链接下找到。完整的R脚本使用在这个实践教程可以在这里找到。现在请执行脚本的以下部分来安装所需的包。

进一步,我们需要移动ngdbc.jar文件文件,作为SAP HANA客户端安装的一部分安装到我们的工作环境中。这个ndgdbc.ja公司文件位于以下链接下。确保您的Java主页设置正确例如:

现在,我们将使用hanaml.ConnectionContext连接到我们的SAP HANA的功能:

如果您当前的HANA用户没有使用R与SAP HANA集成所需的权限,Rstudio将通知您。请让您的管理员给您额外的权利。

此外,我们将使用另一种可能性连接到我们的SAP HANA使用CRAN包RJDBC。两个包韩亚.mlr和RJDBC各有优势。我们将使用PAL算法从韩亚.ml.r包和RJDBC包中提供的函数,用于在SAP HANA中记录和历史化我们的结果。因此,请执行以下R脚本:

接下来,国家大数据,我们在RStudio中模拟我们的数据,并将其推送到我们的SAP HANA中。因此,执行以下R脚本:

请在您的SAP HANA中控制数据是否正确加载。

现在,回到RStudio,让我们使用通过创建的连接加载数据韩亚.ml.r包。获取数据有许多不同的可能性。两种可能性是:

在下一步中,我们希望在我们的数据集上应用我们的K-均值算法。首先,让我们看看算法的帮助文件。因此,调用下面的脚本,打开RStudio中的帮助并熟悉函数。

现在,我们需要提供键,去掉变量"WHICH",因为我们不想告诉K-means算法真正的簇和设置簇的数目。在实践中,还可以为簇的数量设置一系列可能的值。但我们将在本实践教程中重点介绍4个簇,并在稍后的shiny应用程序中尝试不同的可能性。

让我们收集K-means算法的结果,看看我们正确识别了多少个观测值。因此,返利平台,请执行以下R脚本:

在下面的图中,我们可以看到哪些观测值属于我们的K-Means算法识别的同一个簇。

当然,我们希望记录和记录我们的结果。因此,个人云服务器家用搭建,我们将通过下面的R脚本将结果表以及我们的K-means模型推送到SAP HANA中。

现在,请在SAP HANA中控制您的结果。刷新后,您应该会在您的模式中看到以下两个表。

最后,我们想创建一个闪亮的应用程序,在其中我们可以更改PAL K-Means算法中的簇数,并直接可视化我们模型的结果。因此,执行下面的R脚本来定义我们的UI.

在下一步中,我们需要定义服务器逻辑来定义PAL K-means算法和可视化。请注意,您必须在第176行提供您的登录凭据。然后,执行以下R脚本:

通过UI和服务器逻辑,我们可以创建闪亮的应用程序。

在我们的应用程序中,我们现在可以轻松地更改K-means算法中的聚类数,并直接可视化我们的结果。下面是一个将滑块设置为五个集群的示例。

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