python数据分析常见算法
时间: 2024-08-16 11:02:34 浏览: 54
Python在数据分析领域广泛应用,常见的算法包括:
1. **描述统计**:计算数据的基本概括,如平均数、中位数、众数、标准差等,pandas库中有丰富的函数支持。
2. **数据清洗**:处理缺失值(如dropna、fillna)、异常值检测(如Z-score、IQR),以及数据转换(如标准化、归一化)。
3. **探索性数据分析(EDA)**:绘制直方图、散点图、箱线图等来了解数据分布和关系,例如matplotlib和seaborn库。
4. **关联分析**:使用corr()函数做皮尔逊相关系数,或者使用聚类(如K-means、层次聚类)来发现变量间的联系。
5. **分类**:监督学习算法如决策树(sklearn的DecisionTreeClassifier)、随机森林(RandomForestClassifier)、支持向量机(SVC)、朴素贝叶斯( GaussianNB)等。
6. **回归**:线性回归(LinearRegression)、逻辑回归(LogisticRegression)、岭回归(Ridge Regression)等预测模型。
7. **聚类**:k-means、DBSCAN、层次聚类等对数据进行无监督分组。
8. **降维**:主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、t-SNE用于减少高维数据的复杂性。
9. **时间序列分析**:ARIMA模型、指数平滑法(Exponential Smoothing)等处理序列数据。
10. **深度学习**:对于复杂的数据,可以使用神经网络(TensorFlow, Keras)进行特征提取和预测。
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