数据挖掘与分析：探索多元数据统计与可视化

"该资源是关于R语言多元统计分析的课件，主要讲解了混合型属性在数据分析中的处理方法，包括不同类型的属性如名义、对称二元、非对称二元、数值和顺序等，并介绍了如何计算它们之间的影响。此外，还涵盖了数据挖掘的基本概念和技术，探索性数据分析，数据的统计描述，数据可视化，数据正态性检查，以及如何衡量数据的相似性和差异性。课件内容还包括不同类型的数据集合，如记录、图和网络、有序数据、空间和图像数据，以及结构数据的重要特征，如维度、稀疏性、分辨率和分布。" 在多元统计分析中，混合型属性是指一个数据库可能包含各种类型的属性，例如名义（Nominal）、对称二元（Symmetric Binary）、非对称二元（Asymmetric Binary）、数值（Numeric）和顺序（Ordinal）等。对于不同的属性类型，我们采用不同的方法来计算其影响。例如，如果属性是二元或名义的，可以使用加权法计算，当两个对象在该属性上相同，则距离为0，否则为1。如果属性是数值型的，通常使用归一化的距离进行计算。对于顺序属性，首先计算每个对象在该属性上的秩，然后将秩视为间隔尺度数据来处理。 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是数据分析过程的关键步骤，它包括对数据对象和属性类型的理解，基本的统计描述，如均值、中位数、方差等，以及数据可视化，如直方图、散点图等，以直观地理解数据的分布和特征。此外，数据正态性检验，如Shapiro-Wilk或Kolmogorov-Smirnov检验，用于评估数据是否符合正态分布，这对于许多统计模型的假设至关重要。 衡量数据相似性和相异性是数据挖掘中的核心任务。对于二元或名义属性，可以使用Jaccard相似度或Hamming距离；数值和顺序属性则常使用欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度。在高维数据中，由于维度灾难（Curse of Dimensionality），计算复杂性和模式识别难度会显著增加。数据的稀疏性意味着大多数元素可能是零，只关注存在的情况。而分辨率涉及到数据的精度，模式可能依赖于观察的尺度。最后，了解数据的分布，如中心趋势（如均值、中位数）和离散程度（如方差、标准差），对于理解数据的内在结构和后续的分析模型选择非常重要。 这个课件对于理解和应用R语言进行多元统计分析，特别是处理混合型属性的数据，提供了丰富的知识和实践指导。通过学习这些内容，数据分析师可以更有效地探索和理解各种类型的数据集，从而做出更好的决策和洞察。