第八章：8.2.1 层次聚类 （简介）
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第八章：8.3.1 k均值聚类 （方法介绍）
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第八章：8.2.2 层次聚类 （层次聚类的类型-上）
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第一章：1.1 多元分析概述：定义
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第六章：6.3.1 样本主成分分析 （样本主成分推导）
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第八章：8.3.2 k均值聚类 （R语言示例 )
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第七章：7.3.2 因子旋转 （正交旋转和斜交旋转）
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第八章：8.1 聚类分析概述
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第0章：0.1 多元统计分析课程介绍
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第五章：5.1 判别分析和分类分析概述
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Chapter0: 厦门大学多元统计课程（Multivariate Analysis）课程介绍 —— 刘婧媛教授
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第四章：4.1 多元检验的动机
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第八章：8.2.2 层次聚类 （层次聚类的类型-下）
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第七章：7.2.1 载荷估计方法 （主成分法）
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第五章：5.2.2 判别分析：分类规则 （多群体Fisher线性判别分析）
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第六章：6.1 主成分分析思想
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第二章：2.2.1 随机向量（多元数据的矩阵表示）
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第二章：2.3 随机向量变换
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第二章：2.2.2 随机向量（协方差矩阵的用途）
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第七章：7.2.3 载荷估计方法 （估计因子得分）
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第八章：8.2.3 层次聚类 （R语言示例）
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R语言机器学习-glmnet包-岭回归-回归模型
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第四章：4.2 单样本均值向量检验
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第四章：4.3.2 两样本均值向量检验 （成对样本）
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第一章：1.3 多元分析概述：应用领域
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Chapter9.3-2 Nonhierarchical Methods Partitioning
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第四章：4.3.1 两样本均值向量检验 （独立样本）
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第三章：3.3 多元正态的估计
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第二章：2.1 一元随机变量回顾
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第六章：6.3.2 样本主成分分析 （主成分个数的选择）
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R语言机器学习-e1071包-支持向量机SVM-多分类模型
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第七章：7.2.2 载荷估计方法 （其他方法）
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运用R语言绘制好看的箱线图
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第五章：5.3.3 分类分析：分类结果 （多群体分类）
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第三章：3.4 评估正态性
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R语言入门极简版【自用】
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Chapter 1: 1.2.1 Basic Definitions and Operations（基本定义）
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Chapter2: 2.3Partitions of Random Vector（随机矩阵的划分）
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Chapter6.2.4 Prediction
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Chapter8.2.1-2 Principal Component Methods
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Chapter7.4-2 Canonical Correlation Analysis