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文档简介

.,数据挖掘与商务智能,范勤勤物流研究中心,.,第二章认识数据,目录第一章,.,数据对象与属性类型,.,4,属性及标称属性,.,5,二元属性,.,6,序数属性及数值属性,.,7,离散属性与连续属性,.,数据的基本统计描述,.,9,中心趋势度量,加权平均：,主要问题：对极端值很敏感,.,10,中心趋势度量,有序数据值的中间值适用于倾斜数据,.,11,度量数据散布,标准差是方差的平方根,.,12,五数概括,.,13,盒图,.,14,盒图,180,160,140,120,100,80,60,40,20,0,部门1,部门2,部门3,部门4,200,.,15,分位数图,.,16,分位数-分位数图,.,17,直方图,.,18,散点图,.,19,散点图,.,20,相关性,.,21,数据统计,.,度量数据的相似性和相异性,.,23,相似性及相异性,.,24,数据矩阵及相异性矩阵,.,25,邻近性度量,.,26,邻近性度量,.,27,相异性,是曼哈顿距离和欧氏距离的推广上确界距离是h趋向无穷时闵科夫斯基距离的推广。,.,28,邻近性度量,.,29,相异性,.,30,余弦相似性,.,31,作业,假设所分析的数据包括属性age，它在数据元组中的值（以递增序）为13，15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25，30,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70（1）该数据的均值是多少？中位数是什么？（2）该数据的众数是什么？（3）该数据的中列数是多少？给定两个元组（22,1,42,10）和（20,0，36,8）表示的对象（1）计算这两个对象之间的欧氏距离和曼哈顿距离（2）使用q=3，计算这两个对象之间的闵科夫斯
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