R语言数据挖掘：Crime&Shock案例分析与数据预处理

R数据挖掘实例深入解析 R语言作为一门强大的统计分析工具，尤其在数据挖掘领域备受青睐。本文将围绕R语言的使用，以"Crime&Shock"数据集为例，展开一系列的数据预处理、探索性数据分析和特征处理过程。首先，我们从描述中了解到，R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman开发，继承了S语言的传统，同时具备S语言的兼容性和Scheme语法特性。 1. 数据预处理： - 通过`read.table()`函数导入数据集"crim.txt"和"attr_vol.txt"，并调整变量名以提高可读性。使用`summary()`和`dim()`函数检查数据的基本属性，发现数据包含2215个观测值和147个变量，但存在部分缺失值。 2. 缺失值处理： - 确认数据中几乎每一行都有缺失值，但由于数量在20左右，没有严重影响分析，因此选择不删除，而是采取邻近值插补的方法。首先对非因子变量（如gangUnit）进行处理，利用`cluster`包中的`daisy()`函数计算数据点之间的空间距离，以便找到相似样本进行插补。 3. 数据探索与特征工程： - 分析犯罪率分布，注意到violentPerPop和nonViolPerPop两个变量具有拖尾现象，为了改善数据的正态性，作者考虑对这两个变量进行对数变换，使得数据更加对称。 4. 地区差异与异常值检测： - 对不同地区的犯罪率进行比较，发现犯罪率由西向东递减，但东部地区存在显著的离群值。这可能表明东部地区的犯罪情况与其他地区有所不同，需要进一步探究。 5. 数据可视化与特征处理： - 通过图表展示数据分布情况，帮助理解数据特性，对对数变换后的数据进行观察，确认其在视觉上更加均匀。 本实例展示了如何使用R语言进行数据清洗、探索性数据分析以及特征工程的过程。通过处理缺失值、数据变换和可视化，为后续的数据挖掘和建模奠定了基础。对于实际应用中遇到的数据集，类似的方法可以帮助分析师更有效地提取有价值的信息，并提高模型的性能。