数据挖掘复习笔记---02.数据

数据

四个问题

• 数据类型（用什么类型，用什么工具）

  
  

• 数据质量（噪声，离散点，缺失值，异常点，重复）

  
  

• 预处理（提升数据质量，使数据能够被特定的工具处理）

  
  

• 类似性和距离度量

  
  
  
  

本节大纲

• 关于数据的基本概念

  
  

• 如何用统计学方法描述数据

  
  

• 数据可视化

  
  

• 度量数据之间的类似性和距离

  
  

基本概念

• 数据集

  特性：维度，稀疏程度

  类型：结构化记录，图像，时间序列数据

  
  

• 属性

  种类：分类数据（Categorical），数值型/量化数据（Quantitative），离散、连续

  
  

统计学描述

• Mean, 均值

  
  

• 加权均值

  
  

• Median, 中位数

  
  

• Mode, 众数

  
  

• Midrange, 中列数 = (min + max) / 2

  
  

对称性

• Skewness, 倾斜程度 = Mean - Mode, Skewness

  Skewness = 0, 对称, Symmetric

  
  

  
  

  Skewness > 0, 均值大于众数, 正向倾斜, Positively skewness

  
  

  Skewness < 0, 均值小于众数, 负向倾斜, Negatively skewness

  
  

Divergence, 差别性

• Q 分位数(有序序列, %)

  Q0 = min, Q1 = 25%, Q2 = 50%(中位数), Q3 = 75%, Q5 = max

  
  

• Boxplot 盒子图, 实线盒子的上中下边界是 Q3, Q2, Q1, 虚线上下边界是 max, min

  
  

• 方差, Variance

  
  

• 标准差, standard deviation = sqrt(variance)

  
  

可视化, Visualization

• 更加方便直观地体验数据，观察趋势，相关性

  
  

• 直方图

  不一样的颜色 --- 不一样类别

  不一样的高度，宽度 --- 数量

  
  

• 散点图

  To describe whether there are relationships, patterns or trends between two numerical variables, 揭示两个变量之间是否存在关联

  正相关，负相关，不相关

  
  

• 高维数据

  很难同时展现全部维度的数据

  分层展现，树形结构

  
  

• 非数值型数据

  
  

  文本：标签，词云，大小颜色

  
  

  图：结点的颜色，大小，边的粗细

  
  

距离度量

• 街区距离，曼哈顿距离
• 欧式距离，欧几里得距离
• 闵可夫斯基距离, Minkowski Distance

  p = 1 时 变成街区距离, p = 2 时变成欧式距离