R数据挖掘：Crime&Shock案例分析与预处理

"R数据挖掘实例.pptx"是一个关于利用R语言进行数据挖掘的实用教程，主要针对的是Crime&Shock数据集进行深入分析。该数据集包含147个变量，涵盖了2215个观测值，主要用于研究犯罪率与社会经济因素之间的关系。以下是主要内容的详细解读： 1. **数据预处理**：首先，通过`read.table()`函数导入数据集，如`crim.txt`和`attr_vol.txt`，并根据`name.txt`中的变量名修改列名。接着，使用`summary()`和`dim()`函数检查数据的基本属性，发现数据存在大量缺失值，这在后续分析中需要特别关注。 2. **犯罪率分布**：数据显示，东北和北部地区的犯罪率在3月份明显高于西部，显示出区域间的显著差异。然而，violentPerPop和nonViolPerPop两个变量存在明显的右偏（拖尾），为了改善数据的分布特性，进行了对数变换，使得数据更加对称。 3. **缺失值处理**：在分析过程中，发现几乎每一行都有缺失值，但数量并不极端。由于缺失值较少且没有严重影响数据整体完整性，决定不删除这些样本，而是采用临近值插补的方法来填充缺失值。这里涉及到的是因子型变量`gangUnit`以及非因子型变量的处理，使用了`cluster`包中的`daisy()`函数计算样本间的空间距离，以便找到相似的邻近样本进行插补。 4. **犯罪率地区差异**：通过对犯罪率的中位数分析，发现在地理上呈现出由西向东递减的趋势，但东部地区有较多的离群值，这可能反映了特定的社会经济条件或其他未被纳入模型的因素。 5. **数据可视化与探索性分析**：整个过程包括了数据清洗、转换和初步的数据探索，这些都是数据挖掘的基础步骤，旨在理解和揭示数据内在的结构和模式，为后续的建模和预测提供依据。 "R数据挖掘实例.pptx"主要展示了如何在R语言环境下运用数据挖掘技术处理实际问题，特别是对Crime&Shock数据集进行预处理、数据清洗、特征变换以及初步的探索性分析。这个例子不仅涵盖了基础的数据操作，还包含了常用的数据处理方法，对于学习者理解和实践R语言数据挖掘具有很高的参考价值。