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1、数据挖掘与商务智能,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,属性及标称属性,二元属性,序数属性及数值属性,离散属性与连续属性,数据的基本统计描述,中心趋势度量,加权平均：,主要问题：对极端值很敏感,中心趋势度量,有序数据值的中间值 适用于倾斜数据,度量数据散布,标准差是方差的平方根,五数概括,盒图,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,分位数图,分位数-分位数图,直方图,散点图,散点图,相关性,数据统计,度量数据的相似性和相异性,相似性及相异性,数据矩阵及相异性矩阵,邻近性度量,邻近性度量,相

2、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。,邻近性度量,相异性,余弦相似性,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基距离 （

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