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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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