R语言数据挖掘:Crime&Shock案例分析与数据预处理

4星 · 超过85%的资源 需积分: 50 24 下载量 24 浏览量 更新于2024-07-24 3 收藏 1.07MB PPTX 举报
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
内容概要:本文档详细介绍了一个利用Matlab实现Transformer-Adaboost结合的时间序列预测项目实例。项目涵盖Transformer架构的时间序列特征提取与建模,Adaboost集成方法用于增强预测性能,以及详细的模型设计思路、训练、评估过程和最终的GUI可视化。整个项目强调数据预处理、窗口化操作、模型训练及其优化(包括正则化、早停等手段)、模型融合策略和技术部署,如GPU加速等,并展示了通过多个评估指标衡量预测效果。此外,还提出了未来的改进建议和发展方向,涵盖了多层次集成学习、智能决策支持、自动化超参数调整等多个方面。最后部分阐述了在金融预测、销售数据预测等领域中的广泛应用可能性。 适合人群:具有一定编程经验的研发人员,尤其对时间序列预测感兴趣的研究者和技术从业者。 使用场景及目标:该项目适用于需要进行高质量时间序列预测的企业或机构,比如金融机构、能源供应商和服务商、电子商务公司。目标包括但不限于金融市场的波动性预测、电力负荷预估和库存管理。该系统可以部署到各类平台,如Linux服务器集群或云计算环境,为用户提供实时准确的预测服务,并支持扩展以满足更高频率的数据吞吐量需求。 其他说明:此文档不仅包含了丰富的理论分析,还有大量实用的操作指南,从项目构思到具体的代码片段都有详细记录,使用户能够轻松复制并改进这一时间序列预测方案。文中提供的完整代码和详细的注释有助于加速学习进程,并激发更多创新想法。