R语言数据挖掘：平行坐标与多元统计分析

"平行坐标-R语言多元统计分析相关课件" 在数据分析领域，平行坐标是一种强大的数据可视化工具，尤其在处理高维数据时显得尤为重要。它由对应于数据属性的多个平行轴组成，这些轴在视觉上是等距且平行的，通常用于展示多变量数据集中的关系和模式。每个数据项在这些轴上通过一条折线表示，折线在特定属性轴上的点表示该数据项在该属性上的值。通过这种方式，平行坐标可以帮助我们理解数据的分布、识别聚类以及发现异常值。 课件中提到了《DataMining: Concepts and Techniques》这本书的第二章——探索性数据分析（EDA），这是数据分析过程中的关键步骤。EDA包括了对数据对象和属性类型的了解，如记录、关系记录、数据矩阵、文档数据、图和网络等多种不同类型的数据集合。对于不同类型的记录，如交易数据、社会网络数据、分子结构数据等，它们都有各自的特性和结构。 数据的统计描述是EDA的基础，包括计算基本的统计量如均值、中位数、标准差等，以获得数据集的中心性和分散情况。此外，数据的正态性检查也很重要，因为许多统计方法都基于正态分布的假设。通过绘制直方图、QQ图等可以评估数据是否符合正态分布。 在数据可视化方面，平行坐标是一种有效的工具，尤其适用于处理高维数据。它能够展示多维数据集中数据点之间的关系，即使在数据维度很高时也能揭示潜在的模式和结构。与之相关的还有其他可视化技术，如散点图、热力图、树状图等，它们都能帮助我们理解数据的分布和关联。 在数据集的特征中，维度、稀疏性和分辨率是非常重要的概念。维度指的是数据的特征数量，随着维度增加，数据处理的复杂性会急剧增加，这就是所谓的“维度灾难”。稀疏性是指在大量可能的特征组合中，只有少数特征组合实际出现，这在大规模数据集中很常见。分辨率则关乎观察到的模式的清晰度，不同的尺度和分辨率可能会影响模式的识别。 最后，数据对象是构成数据集的基本单元，代表现实世界中的实体。例如，在销售数据库中，每个数据对象可能代表一个客户、商品或销售事件。在医学数据库中，数据对象可能是病人、治疗过程或医疗结果。理解和分析这些数据对象的属性可以帮助我们深入洞察各个领域的问题，并做出更有效的决策。在实际应用中，R语言提供了丰富的库，如ggplot2和ggparcoord，支持创建平行坐标图和其他复杂的可视化，从而辅助进行多元统计分析。