R语言数据挖掘:Crime&Shock案例分析与数据预处理
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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。
2025-02-17 上传
2025-02-17 上传
PID、ADRC和MPC轨迹跟踪控制器在Matlab 2018与Carsim 8中的Simulink仿真研究,PID、ADRC与MPC轨迹跟踪控制器在Matlab 2018与Carsim 8中的仿真研
2025-02-17 上传
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路凡
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