
數(shù)據(jù)特征探索的主要任務(wù)是對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,發(fā)現(xiàn)和處理缺失值、異常數(shù)據(jù),繪制直方圖,觀察分析數(shù)據(jù)的分布特征,求最大值、最小值、極差等描述性統(tǒng)計量。
關(guān)聯(lián)分析就是分析并發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性,從而描述一個事物中某些屬性同時出現(xiàn)的規(guī)律和模式。
聚類分析是一種探索性的分析,在分類過程中,人們不必事先給出一個分類的標(biāo)準(zhǔn),聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā),自動進行分析。聚類分析的算法有很多,其中K-平均算法是一種經(jīng)典的自下而上的聚類分析方法。
數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)分析處理中最基本的方法。數(shù)據(jù)分類通常的做法是,基于樣本數(shù)據(jù)先訓(xùn)練構(gòu)建分類函數(shù)或者分類模型(分類器),該分類器具有將待分類數(shù)據(jù)映射到某一特點類別的功能。貝葉斯分類技術(shù)在眾多分類技術(shù)中占有重要地位。
數(shù)據(jù)分類的應(yīng)用:閱讀課本P116【問題】
貝葉斯與概率分類:閱讀課本P117【拓展】
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