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（提高数据质量，使数据可以被特定的 工具 处理）
• 相似性和距离度量

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
• 度量数据之间的相似性和距离

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

• Median, 中位数
• 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, 差异性

• 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

  不同的颜色 --- 不同类别

  不同的高度，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

  很难同时展示所有维度的数据

  分层展示，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