海林老師《資料探勘》（韓佳煒書）課程作業系列
要求：自己寫r/python**、函式實現一系列演算法
其他參見：
r-資料探勘-求混合型資料物件距離（一）
r-資料探勘-主成分分析pca（二）
r-資料探勘-關聯規則（三）
r-資料探勘-決策樹id3（四）
r-資料探勘-貝葉斯分類（五）
r-資料探勘-聚類kmeans（六）
r-資料探勘-聚類dbscan（七）
分析演算法/函式
測試資料
測試**
測試結果（截圖）
分析：##輸入資料要求：資料缺失值處理為na，######輸入每列資料型別（向量；數值型，標稱型，序數型），
######序數型資料已經轉換為排位,
##不區分對稱二元和非對稱二元==>歸為標稱型
#輸入：資料框，每列資料型別
#返回：物件間的距離矩陣
mydis
#對標稱型資料求距離
d_bc_ij
} d_data
return(result)
}xs_z=z_matrix(data,type)
#判斷兩個物件屬性之間的距離
#定義距離矩陣
my_d=matrix(rep(0,r*r),r,r)
for(i in 1:r)else if(type[k]=="標稱型")else if(type[k]=="序數型")
}else
sumf=sumf+f
}my_d[i,j]=sum(d_k_ij)/sumf}}
return(my_d)
} return(d_data(data,type))
}
測試資料1：書上的測試資料
test1=c("a","b","c","a")
test2=c(3,1,2,3)#優秀、一般、好、優秀
test3=c(45,22,64,28)
testdata=data.frame(test1,test2,test3)
str(testdata)
aaa=mydis(testdata,c("標稱型","序數型","數值型"))
測試資料2：存在缺失值的資料
《R語言資料探勘》 1 3 資料探勘
1.3 資料探勘 資料探勘就是在資料中發現乙個模型，它也稱為探索性資料分析，即從資料中發現有用的 有效的 意想不到的且可以理解的知識。有些目標與其他科學，如統計學 人工智慧 機器學習和模式識別是相同的。在大多數情況下，資料探勘通常被視為乙個演算法問題。聚類 分類 關聯規則學習 異常檢測 回歸和總結都...
R語言資料探勘資料
包含理論知識與rpart包例項。包含演算法的自行實現，以及rweka包的c4.5演算法 tree包的cart演算法。離散選擇模型大師kenneth train的個人主頁，提供了matlab r和gauss的源 個人推薦r 中的rsghb包，採用的估計方法是hierarchical bayes演算法，...
R語言資料探勘之資料探索
資料質量分析是資料預處理的前提，是資料探勘分析結論有效性和準確性的基礎，其主要任務是檢查原始資料中是否存在髒資料，髒資料一般是指不符合要求，以及不能直接進行相應分析的資料。在常見的資料探勘工作中，髒資料主要值缺失值和異常值。本專場重點介紹了缺失值的判斷 缺失值模式探索 缺失值處理及異常值判斷的常用方...