R语言ablone数据集数据挖掘预测分析报告
【原创】R语言数据挖掘统计预测模型课件教案讲义(附代码数据)
Class 8
Jeff Webb
Jeff Webb
IS 6489: Statistics and Predictive Analytics
1 / report expectations Homework discussion Class 8 topics:
Jeff Webb
IS 6489: Statistics and Predictive Analytics
7 / 51
Logistic regression: the model
The logistic regression model can be written in terms of log odds: log Pr(yi = 1|xi ) Pr(yi = 0|xi ) = Xi β
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Final Report Expectations
Jeff Webb
IS 6489: Statistics and Predictive Analytics
3 / 51
Final report
PDF of the project assignment is available at Canvas Length: 5 pages of text plus additional pages, if necessary, for relevant plots and tables. Expectation: a client-ready report using best practices of technical writing and statistical communication, using graphs when possible, labeling and explaining them, and interpreting statistical results using language and quantities that non-statisticians can understand. Elements:
实验文档11-1-R语言数据分析与挖掘操作
R语言数据分析与挖掘操作训练（初级、中级）第一部分：初级操作机器学习、数据挖掘领域的比如关联规则挖掘、聚类、分类等问题。
R统计分析计算包都提供了足够的支持。
关联规则问题源于“买了这件商品的顾客还买了什么”这个问题，现在已经广泛应用于客户行为分析以及互联网用户行为分析中。
关联规则挖掘领域最经典的算法为Apriori，R的第三方包arules，就是专门用于做关联规则挖掘的。
以下例子需要你已经安装了arules包。
最后一行的apriori函数接受一个transaction对象的输入，输出关联规则对象rules，为方便起见，这里用于计算的transaction对象Adult是通过第5行从arules包中现成载入进来的，第2~4行说明了怎么从一个文本文件中读入数据并生成一个transaction对象。
聚类算法使用最广泛的高效算法无疑是kmeans，R在其默认载入的stats包中就包含了这个函数，以下是一个来自kmean说明文档的例子：代码第1行生成两组两维的正态分布的数据，第一组均值为0，第二组均值为1，两组数据方差都为0.3。
第2行对该数据进行聚类，第3和第4行把聚类结果画出来。
分类器是模式识别领域的研究主题，也是人类认知活动的中心。
多年来的学术研究积累下来很多种类型的分类器，而其中常用的分类器基本都能在R中找到对应的实现。
诸多分类器中以svm最为著名，它也被一些人称为是单分类器的王道。
以下是一个利用svm对著名的iris数据集进行分类的过程，运行该例子需要已经安装了e1071这个包。
第5行代码调用svm函数，计算由x作为特征y作为类别标签的分类器模型，第7行把模型应用于原数据进行预测。
第二部分：R线性算法操作每个算法都会从两个视角进行呈现（利用数据挖掘包来求解）：1)常规的训练和预测方法2)caret包的用法因此，需要知道给定算法对应的软件包和函数，同时还需了解如何利用caret包实现这些常用的算法，从而你可以利用caret包的预处理、算法评估和参数调优的能力高效地评估算法的精度。
R语言数据挖掘(第2版)课件：R的近邻分析：数据预测
留一法
在包含n个观测的样本中，抽出一个观测作为测试样本集， 剩余的n－1个观测作为训练样本集；依据建立在训练样本
集上的预测模型，对被抽出的一个观测进行预测，并计算
预测误差；这个过程需重复n次；最后，计算n个预测误差
的平均值，该平均值将作为模型预测误差的估计
《R语言数据挖掘(第2版)》
R的K-近邻法和应用示例
K-近邻的R函数
knn(train=训练样本集, test=测试样本集, cl=输出变量, k=近 邻个数K,prob=TRUE/FALSE, use.all=TRUE/FALSE)
knn1(train=训练样本集, test=测试样本集, cl=输出变量) knn.cv(train=训练样本集,cl=输出变量,k=近邻个数)
数据的预处理
《R语言数据挖掘(第2版)》
K-近邻法中的近邻个数
最简单情况下只需找到距离X0最近的一个近邻Xi，即 参数K=1（1-近邻） 1-近邻法非常简单，尤其适用于分类预测时，特征 空间维度较低且类别边界极不规则的情况 1-近邻法只根据单个近邻进行预测，预测结果受近 邻差异的影响极大，通常预测波动（方差）性较大， 稳健性低
典型的近邻分析方法是K-近邻法(KNN）。它将样本 包含的n个观测数据看成为p维（p个输入变量）特征 空间中的点，并根据X0的K个近邻的(y1 ，y2 ，…，yk)依 函数计算
《R语言数据挖掘(第2版)》
K-近邻法中的距离
常用的距离： 闵可夫斯基距离 欧氏距离 绝对距离 切比雪夫距离 夹角余弦距离
R的近邻分析：数据预测
《R语言数据挖掘(第2版)》
学习目标
理论方面，理解近邻分析方法的原理和适用性。了解 特征提取在近邻分析中的必要性和提取方法。掌握基 于变量重要性和观测相似的加权近邻法的原理和使用 特点
R语言ablone数据集数据挖掘预测分析报告
R语言ablone数据集数据挖掘预测分析报告●介绍●数据集描述●检测异常值并构建清洁数据集●清洁数据分析●结论介绍鲍鱼是铁和泛酸的极佳来源，是澳大利亚，美国和东亚地区的营养食品资源和农业。
100克鲍鱼每日摄取这些营养素的量超过20％。
鲍鱼的经济价值与年龄呈正相关。
因此，准确检测鲍鱼的年龄对于农民和消费者确定其价格非常重要。
然而，目前用来决定年龄的技术是相当昂贵和低效的。
农民通常通过显微镜切割贝壳并计数环以估计鲍鱼的年龄。
这种复杂的方法增加了成本并限制了它的普及。
我们的目标是找出预测戒指的最佳指标，然后找出鲍鱼的年龄。
数据集描述数据集描述在这个项目中，数据集Abalone是从UCI Machine Learning Repository（1995）获得的。
该数据集包含1995年12月由澳大利亚塔斯马尼亚州主要工业和渔业部海洋研究实验室Taroona记录的4177只鲍鱼的物理测量结果。
有9个变量，分别是性别，长度，直径和身高，体重，体重，内脏重量，外壳重量和戒指。
随着年龄等于戒指数量，变量戒指与鲍鱼年龄呈线性相关加1.5。
检测异常值并构建清洁数据集library(ggplot2)library(plyr)library(nnet)library(MASS)library(gridExtra)## Loading required package: gridlibrary(lattice)library(RColorBrewer)library(xtable)Data = read.csv("abalone.csv")# Import Dataprint(str(Data))# Structure of the Data## 'data.frame': 4177 obs. of 9 variables:## $ Sex : Factor w/ 3 levels "F","I","M": 3 3 1 3 2 2 1 1 3 1 ...## $ Length : num 0.455 0.35 0.53 0.44 0.33 0.425 0.53 0.545 0.475 0.55 ...## $ Diameter : num 0.365 0.265 0.42 0.365 0.255 0.3 0.415 0.425 0.37 0.44 ...## $ Height : num 0.095 0.09 0.135 0.125 0.08 0.095 0.15 0.125 0.125 0.15 ...## $ Whole.weight : num 0.514 0.226 0.677 0.516 0.205 ...## $ Shucked.weight: num 0.2245 0.0995 0.2565 0.2155 0.0895 ...## $ Viscera.weight: num 0.101 0.0485 0.1415 0.114 0.0395 ...## $ Shell.weight : num 0.15 0.07 0.21 0.155 0.055 0.12 0.33 0.26 0.165 0.32 ...## $ Rings : int 15 7 9 10 7 8 20 16 9 19 ...## NULL有4种不同的体重衡量标准，即Whole.weight，Shucked.weight，Viscera.weight和Shell.weight。
基于R语言的数据挖掘与分析
基于R语言的数据挖掘与分析数据挖掘是指从大量数据中发现未知、有效且潜在有用的信息的过程，而R语言作为一种开源的数据分析工具，被广泛应用于数据挖掘和分析领域。
本文将介绍基于R语言的数据挖掘与分析方法，包括数据预处理、特征工程、模型建立和评估等内容。
1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和完整性。
数据预处理包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等步骤。
在R语言中，可以使用各种包如dplyr和tidyr来进行数据清洗和预处理操作。
2. 特征工程特征工程是指通过对原始数据进行变换、组合和提取，生成新的特征以提高模型的性能和准确度。
在R语言中，可以利用caret包进行特征选择和降维操作，同时也可以使用recipes包构建特征工程流水线。
3. 模型建立在进行数据挖掘任务时，选择合适的模型是至关重要的。
R语言提供了丰富的机器学习算法库，如randomForest、xgboost等，可以用于分类、回归、聚类等任务。
通过交叉验证和调参，可以找到最优的模型参数。
4. 模型评估模型评估是验证模型性能和泛化能力的过程。
在R语言中，可以使用caret包进行模型评估和比较不同模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
同时，绘制ROC曲线和学习曲线也是评估模型效果的重要手段。
5. 实例分析接下来我们通过一个实例来演示基于R语言的数据挖掘与分析过程。
假设我们有一个银行客户流失预测的任务，我们将按照上述步骤进行操作，并最终得出预测结果。
示例代码star：编程语言：R# 数据加载data <- read.csv("bank_data.csv")# 数据预处理data <- na.omit(data)data <- scale(data)# 特征工程library(caret)preprocessParams <- preProcess(data, method = c("center", "scale"))data <- predict(preprocessParams, newdata = data)# 模型建立library(randomForest)model <- randomForest(y ~ ., data = data, ntree = 100)# 模型评估predictions <- predict(model, newdata = data)confusionMatrix(predictions, data$y)示例代码end通过以上实例分析，我们可以看到基于R语言进行数据挖掘与分析是一种高效且灵活的方法。
基于wine数据集的数据分析报告（R语言）
基于wine数据集的数据分析报告（R语⾔）《数据仓库与数据挖掘》课程论⽂基于Wine数据集的数据分析报告专业：计算机科学与技术⼆〇⼀五年五⽉⼆⼗五⽇基于wine数据集的数据分析报告摘要：数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中⾃动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。
在⼤数据时代，如何从海量数据中挖掘有⽤信息成为了信息产业的热门话题。
作为数据挖掘课程内容的回顾与应⽤，本⽂对wine数据集进⾏了数据探索性分析，并将数据挖掘的决策树、⽀持向量机、聚类等常⽤⽅法应⽤于具体的数据挖掘任务，并取得了较好的效果。
关键词：wine数据集、决策树、⽀持向量机、聚类1引⾔数据挖掘（Data mining），⼜译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。
数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中⾃动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多⽅法来实现上述⽬标。
在⼤数据时代，如何从海量数据中挖掘有⽤信息成为了信息产业的热门话题。
本⽂作为数据挖掘课程内容的回顾与应⽤，将数据挖掘的理论与⽅法运⽤于具体的数据挖掘任务中，并取得较好的效果。
本次实验选择的数据集为wine数据集。
本⽂⾸先对其进⾏了数据探索性分析，包括：数据概括、变量分布、离群点、缺失值、相关性等，并运⽤了适当的图形进⾏描述，然后在探索性分析的基础上，采⽤了决策树、⽀持向量机、聚类等⽅法进⾏了分类预测，并⽐较了不同⽅法的分类效果。
2数据探索性分析2.1数据概况本次实验选⽤的数据集为UCI的Wine Quality数据集中white wine的4898条数据，每条数据有12种属性，分别为：fixed acidity, volatile acidity, citric acid, residual sugar, chlorides, free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, density, pH, sulphates, alcohol, quality. 其中，quality为输出，以0到10之间的数字来表⽰酒的品质。
R语言数据分析与挖掘-数据预处理
PAG9E 9
缺失值处理及判断：处理缺失值
• 删除缺失样本：直接过滤缺失样本是最简单的方式，前提是缺失数据的比例较少，而且缺失数据是随机出现的，这样删除缺失样本后 对分析结果影响不大。R语言中使用na.omit()函数可以删除带有缺失值的记录，只留下完整的记录。
• 对缺失值进行赋值：使用均值、中位数对缺失元素进行替换的方法仅仅使用变量自身数据进行处理。实际工作中，很多数据集各变量 间是相互影响的，我们可以使用建模方式对变量缺失元素进行预测。此方法将通过诸如线性回归、逻辑回归、决策树、组合、贝叶斯 定理、K近邻算法、随机森林等算法去预测缺失值，也就是把缺失数据所对应的变量当作因变量，其他变量作为自变量，为每个需要 进行缺失值赋值的字段分别建立预测模型。
PAG3E 3
类失衡处理方法：SMOTE
有一种系统构造人工数据样本的方法SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）。在R语言中，DMwR扩展包中的 SMOTE()函数可以实现SMOTE方法。该函数可以实现过采样或欠采样的SMOTE方法。该函数常用参数有三个：
其中y是一个向量，times表示需要进行抽样的次数，p表示需要从数据中抽取的样本比例，list表示结果是否为列表形式，默认为TRUE， groups表示如果输出变量为数值型数据，则默认按分位数分组进行取样。
PAG6E 6
用于交叉验证的样本抽样
• caret扩展包中的createFolds()函数和createMultiFolds()函数。createFolds()函数的基本形式为： createFolds(y, k = 10, list = TRUE, returnTrain = FALSE)
R语言实验报告范文
R语言实验报告范文实验报告：基于R语言的数据分析摘要：本实验基于R语言进行数据分析，主要从数据类型、数据预处理、数据可视化以及数据分析四个方面进行了详细的探索和实践。
实验结果表明，R语言作为一种强大的数据分析工具，在数据处理和可视化方面具有较高的效率和灵活性。
一、引言数据分析在现代科学研究和商业决策中扮演着重要角色。
随着大数据时代的到来，数据分析的方法和工具也得到了极大发展。
R语言作为一种开源的数据分析工具，被广泛应用于数据科学领域。
本实验旨在通过使用R语言进行数据分析，展示R语言在数据处理和可视化方面的应用能力。
二、材料与方法1.数据集：本实验使用了一个包含学生身高、体重、年龄和成绩的数据集。
2.R语言版本：R语言版本为3.6.1三、结果与讨论1.数据类型处理在数据分析中，需要对数据进行适当的处理和转换。
R语言提供了丰富的数据类型和操作函数。
在本实验中，我们使用了R语言中的函数将数据从字符型转换为数值型，并进行了缺失值处理。
同时，我们还进行了数据类型的检查和转换。
2.数据预处理数据预处理是数据分析中的重要一步。
在本实验中，我们使用R语言中的函数处理了异常值、重复值和离群值。
通过计算均值、中位数和四分位数，我们对数据进行了描述性统计，并进行了异常值和离群值的检测和处理。
3.数据可视化数据可视化是数据分析的重要手段之一、R语言提供了丰富的绘图函数和包，可以用于生成各种类型的图表。
在本实验中，我们使用了ggplot2包绘制了散点图、直方图和箱线图等图表。
这些图表直观地展示了数据的分布情况和特点。
4.数据分析数据分析是数据分析的核心环节。
在本实验中，我们使用R语言中的函数进行了相关性分析和回归分析。
通过计算相关系数和回归系数，我们探索了数据之间的关系，并对学生成绩进行了预测。
四、结论本实验通过使用R语言进行数据分析，展示了R语言在数据处理和可视化方面的强大能力。
通过将数据从字符型转换为数值型、处理异常值和离群值，我们获取了可靠的数据集。
r语言分析报告
R语言分析报告介绍本文将介绍如何使用R语言进行数据分析，包括数据准备、探索性数据分析、建模和结果解释等步骤。
通过本文，您将了解到如何利用R语言进行高效和准确的数据分析。
步骤1：数据准备在开始分析之前，我们需要准备数据。
首先，我们需要导入相关的R包，如dplyr和ggplot2等。
然后，我们可以使用read.csv函数读取我们的数据集。
接下来，我们可以使用head函数查看数据的前几行，以确保数据被正确加载。
# 导入R包library(dplyr)library(ggplot2)# 读取数据集data <- read.csv("data.csv")# 查看数据前几行head(data)在这个步骤中，我们将数据导入R，并确保数据加载正确。
步骤2：探索性数据分析在开始建模之前，我们需要对数据进行探索性数据分析（EDA）。
我们可以使用各种可视化方法来了解数据的分布、关联性和异常值等。
首先，我们可以使用直方图和箱线图来查看每个变量的分布和离群值。
例如，我们可以使用以下代码绘制变量A的直方图和箱线图。
# 绘制直方图ggplot(data, aes(x = A)) +geom_histogram()# 绘制箱线图ggplot(data, aes(y = A)) +geom_boxplot()接下来，我们可以使用散点图来查看两个变量之间的关系。
例如，我们可以使用以下代码绘制变量A和B之间的散点图。
# 绘制散点图ggplot(data, aes(x = A, y = B)) +geom_point()通过这些可视化方法，我们可以更好地了解数据的特征，并做出相应的数据处理和建模决策。
步骤3：建模在进行数据分析之前，我们需要选择合适的模型来解决我们的问题。
在这个步骤中，我们可以使用各种统计模型和机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。
例如，假设我们的目标是预测变量C。
我们可以使用以下代码构建一个简单的线性回归模型。
r语言数据挖掘方法及应用参考文献写法
R语言（R programming language）是一种用于统计分析和数据可视化的开源编程语言，因其功能强大且易于学习和使用而备受数据分析领域的青睐。
在数据挖掘领域，R语言被广泛应用于数据预处理、特征提取、模型建立和结果可视化等方面。
本文将介绍R语言在数据挖掘中的常用方法及其在实际应用中的效果，并给出相应的参考文献写法，以供读者参考。
一、数据预处理在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和可用性。
R语言提供了丰富的数据处理函数和包，可以帮助用户快速进行数据清洗和整理工作。
其中，常用的数据预处理方法包括缺失值处理、异常值检测、数据变换等。
以下是一些常用的数据预处理方法及其在R语言中的实现方式：1. 缺失值处理缺失值是指数据中的某些观测值缺失或不完整的情况。
在处理缺失值时，可以选择删除缺失值所在的行或列，或者利用均值、中位数等方法进行填充。
R语言中，可以使用na.omit()函数删除包含缺失值的行或列，也可以使用mean()函数计算均值，并利用fillna()函数进行填充。
参考文献：Hadley Wickham, Rom本人n François, Lionel Henry, and KirillMüller (2018). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. Rpackage version 0.7.6. xxx2. 异常值检测异常值是指与大部分观测值存在显著差异的观测值，通常需要进行检测和处理。
R语言中，可以使用boxplot()函数对数据进行箱线图可视化，或者利用z-score等统计方法进行异常值检测。
对于异常值的处理，可以选择删除、替换或保留，具体方法视实际情况而定。
参考文献：Rob J Hyndman and Yanan Fan (1996). Sample Quantiles in Statistical Packages. The American Statistician, 50(4), 361-365.3. 数据变换数据变换是指对原始数据进行变换，将其转换为符合模型要求或满足分布假设的形式。
基于wine数据集的数据分析报告(R语言)
-0.78
0.12
-0.02
1.00
由表1可以看出wine数据集各变量之间相关度大部分都很低，但是residual sugar与density之间相关度较高。
3
3.1
3.1.1
在运用数据挖掘算法对数据集进行分类预测前，需要对数据集进行预处理。具体操作如下：将数据集的前11维变量用scale()函数标准化，并使用factor()函数把最后一位变量quality转化为因子；以7:3的比例将数据集划分为训练集与测试集，其中训练集为7，测试集为3.
4
本次试验完全实现针对某一具体问题的数据挖掘任务的整个流程。从数据预处理到模型选择与应用，再到结果的评估与试验方法的改进都有了体现，让我从中了解到了数据挖掘的大致过程，同时也明白了数据挖掘不是简单的模型堆砌，而是要针对具体的问题中数据的特点合理的选择模型、选择参数，才有可能会有好的实验结果。
0.24
支持向量机
0.81
0.19
0.78
0.21
1-近邻
0.81
0.19
3.3
将wine数据集去掉quality变量使用cluster包pam()函数进行K-MEDOIDS聚类，聚类结果直方图如图4所示。
图4聚类结果
利用得到的结果与支持向量机得到的分类结果生成混淆矩阵，如表5所示。
表5混淆矩阵
1
2
实验使用RStudio软件将数据集读入，并使用summary命令概括数据集概况。如图一所示，summary概括了数据集中各个变量的平均值、中位数、最大值、最小值等信息。
图1数据概括
2.2
使用hist()绘制各变量的直方图。如图二所示，直方图直观的展示了变量的分布情况。
手把手教你用R语言评价临床预测模型，一文就够（附代码）
手把手教你用R语言评价临床预测模型，一文就够（附代码）手把手教你用R语言评价临床预测模型。
在日常的临床工作以及研究中，对于某个疾病，无论是肿瘤研究，还是非肿瘤研究，我们常听到患者提出这样的问题，“我的检查结果是这样的，那么最终患病的概率有多少，生存情况又是怎样的呢”。
当然，生信分析，作为医学研究的三大主线之一，亦是如此，最终的结局无外乎两种，一是发病率是多少，二是预后生存情况如何。
（一） Nomogram图：当我们通过数据挖掘，或者模型构建，发现了一种新的Biomarker，或者风险模型，除了通过ROC曲线或者生存分析评估其对疾病进展或者预后的独立预测能力以外，另一种很重要的手段就是该分子变量与其他已有的临床病理特征结合，综合预测患病率或生存率模型的重要能力。
如果我们能提前预测病人病情的进展情况，那么有时候将会做出不同的临床决定，使整个过程更偏向个性化治疗。
Nomogram图，又称为列线图，是基于多因素分析的结果，将多个预测指标进行整合，根据一定的比例分配，以图形的形式将各个变量之间对结局预测之间相互关系进行可视化展示。
下面，一起学习一下基于Logistic回归和Cox回归分析的列线图的绘制过程。
基于Logistic回归的列线图：1. 引用R包：#install.packages('rms')library(rms) #引用rms包2. 读取文件：setwd('C:Users00Desktop9_Nomogram') #设置工作目录rt <- read.table('Log.txt',header=T,sep=' ') #读取数据head(rt) #查看数据集rt▲ 在该数据集中，主要包含了年龄(Age)，性别(Gender)，BMI值，教育水平(Education)，饮酒史(Alcohol)5个自变量，以及1个结局变量(Status)。
R语言数据分析挖掘可视化报告(附代码数据)
R语言数据分析挖掘可视化报告哪种类型的风暴损害是最有害的？2017年11月11日概要本报告的目的是从防备的角度确定天气事件造成的危害的原因。
在这种情况下，“损害”在数据集中被定义为对人的死亡或伤害，或对财产或作物的损害。
由于本报告的重点是引导投资准备，我们将可以减轻的事件与类似的准备工作结合起来。
例如，不管洪水是由河流还是由热带风暴引起的，为防止洪水造成的损害都是值得的。
同样，由于风暴自然涉及许多可能造成危害的因素，因此我们对每个因素进行了重复计算。
例如，雷雨涉及风雨，因此投资防风防雨可以减轻其影响。
由于雷暴破坏将在我们的数据集中显示两次。
同样，任何热带风暴事件也被标记为洪水和风事件，任何龙卷风事件也被标记为风事件。
数据处理源数据是来自美国国家气象局的公开可用的Storm Data出版物。
数据在存储库中提供。
数据集中的各种事件按类型标记，并通过关键字搜索进行处理。
这是用来建立一个相关的关键字列表，然后加入这个列表回到主数据集，以创建前面提到的重复计数。
过程如下：1.加载需要的软件包3.读CSV文件4.将损失金额转换为整数，并将文本日期字段转换为日期格式。
5.Classify all events by creating a matrix of key words6.Search the Event Types in the list for matches using the keywords, and add each set of matches to a list7.Join this list back to the main data to generate totals. Check for any data that turns up missing.ResultsValidationVery little data was lost as part of the keyword search process.Grand Totals (no double-counting)Events Injuries Fatalities PROPDMG CROPDMGGrand Totals (no double-counting)Events Injuries Fatalities PROPDMG CROPDMG 902297 140528 15145 427318652972 49104192181Dropped DataEvents Injuries Fatalities PROPDMG CROPDMG 509 40 18 4512550 1034400Harm to humansWind-related events caused by far the most harm to humans in the United States; and of these, tornadoesrepresented far more than Tropical Storm events, which were also included in wind-related events. HeFlooding wasthe third largest cause of death, but of that about 60% was related solely to flash flooding. This conclusion is curious,as tropical storms are much larger events than tornadoes, and flash floods tend to be smaller than other types offloods. What tornadoes and flash floods have in common is that they come with little warning. The second largestcause of death in the country appears to be heat, a danger that is perhaps hard to take seriously. This would seem toindicate that the best investments in preparedness when it comes to preserving lives are in warning technologies…and air conditioning.Harm to property and cropsWind-related events also caused the most harm to property as measured in dollar amounts, and more than half of that amount was due to tropical storms. Flooding was the second-largest cause of damage, with flash flooding marking a small percentage. This is more in line with our intuition regarding weather-related harm. Buildings and crops are unable to evacuate.。
数据挖掘r语言总结报告
数据挖掘r语言总结报告.doc数据挖掘R语言总结报告一、引言数据挖掘作为人工智能和数据库领域的一个重要分支，它涉及从大量数据中提取模式和知识。
R语言作为一种功能强大的统计分析和图形展示工具，在数据挖掘领域得到了广泛的应用。
二、R语言简介R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习库，如ggplot2、dplyr、caret等，这些库极大地方便了数据挖掘工作的开展。
三、数据挖掘项目概述项目背景：介绍项目的研究背景和意义。
数据来源：说明数据的来源和数据集的基本情况。
研究目标：明确数据挖掘项目的目标和预期成果。
四、R语言在数据挖掘中的应用数据预处理：使用R语言进行数据清洗、转换和归一化。
探索性数据分析：运用R语言进行数据探索，包括数据摘要、可视化等。
特征工程：介绍如何使用R语言进行特征选择和特征构造。
模型构建：使用R语言中的机器学习库构建预测模型。
模型评估：利用R语言评估模型的性能和准确性。
五、数据挖掘流程问题定义：明确数据挖掘要解决的问题。
数据收集：收集相关数据，并进行初步的数据理解。
数据探索：使用R语言进行数据探索，发现数据的基本特征。
数据预处理：进行缺失值处理、异常值处理等。
模型选择：根据问题的性质选择合适的数据挖掘算法。
模型训练：使用训练数据集训练模型。
模型评估：评估模型的性能，调整参数以优化模型。
知识提取：从模型中提取有用的信息和知识。
六、R语言数据挖掘案例分析案例选择：选择一个具体的数据挖掘案例进行分析。
问题分析：分析案例中的数据挖掘问题。
R语言实现：详细描述使用R语言进行数据挖掘的步骤和代码。
结果分析：对数据挖掘结果进行分析和解释。
七、R语言的优势与局限优势：R语言在数据挖掘中的优势，如开源、社区支持、丰富的包等。
局限：讨论R语言在数据挖掘中的局限性，如运行速度、内存管理等。
八、数据挖掘项目总结成果总结：总结项目中取得的成果和发现的知识。
经验总结：分享在数据挖掘项目中积累的经验和教训。
【原创】R语言概率与分布数据分析数据挖掘案例报告(附代码
3.1 随机抽样 sample(1:52, 4) sample(c("H", "T"), 10, replace=T) sample(1:6, 10, replace=T) sample(c(" 成功", " 失败"), 10, replace=T, prob=c(0.9,0.1)) sample(c(1,0), 10, replace=T, prob=c(0.9,0.1)) 1/prod(52:49) 1/choose(52,4) qnorm(0.025) qnorm(0.975) 1 - pchisq(3.84, 1) 2*pt(-2.43, df = 13) ###二项分布: op <- par(mfrow=c(2,2)) limite.central(rbinom, distpar=c(10 ,0.1), m=1, s=0.9) par(op) ###泊松分布： op <- par(mfrow=c(2,2)) limite.central(rpois, distpar=1, m=1, s=1, n=c(3, 10, 30 ,50)) par(op) ###均匀分布: op <- par(mfrow=c(2,2)) limite.central( ) par(op) ###指数分布: op <- par(mfrow=c(2,2)) limite.central(rexp, distpar=1, m=1, s=1) par(op) ###正态混合分布: op <- par(mfrow=c(2,2)) mixn <- function (n, a=-1, b=1) {rnorm(n, sample(c(a,b),n,replace=T))} limite.central(r=mixn, distpar=c(-3,3), m=0, s=sqrt(10), n=c(1,2,3,10)) par(op) limite.central <- function (r=runif, distpar=c(0,1), m=.5,s=1/sqrt(12), n=c(1,3,10,30), N=1000) { for (i in n) { if (length(distpar)==2){ x <- matrix(r(i*N, distpar[1],distpar[2]),nc=i) }
原创R语言多元统计分析介绍数据分析数据挖掘案例报告附代码
原创R语言多元统计分析介绍数据分析数据挖掘案例报告附代码R语言作为一种功能强大的数据分析工具，在数据挖掘领域得到了广泛的应用。
本文将介绍使用R语言进行多元统计分析的方法，并结合实际数据分析案例进行详细分析。
同时，为了便于读者学习和复现，也附上了相关的R代码。
一、多元统计分析简介多元统计分析是指同时考虑多个变量之间关系的统计方法。
在现实生活和研究中，往往会遇到多个变量相互关联的情况，通过多元统计分析可以揭示这些变量之间的联系和规律。
R语言提供了丰富的统计分析函数和包，可以方便地进行多元统计分析。
二、数据分析案例介绍我们选取了一份关于房屋销售数据的案例，来演示如何使用R语言进行多元统计分析。
该数据集包含了房屋的各种属性信息，如房屋面积、卧室数量、卫生间数量等，以及最终的销售价格。
我们的目标是分析这些属性与销售价格之间的关系。
首先，我们需要导入数据集到R中，并进行数据预处理。
预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
R语言提供了丰富的数据处理函数和包，可以帮助我们高效地完成这些任务。
接下来，我们可以使用R语言的统计分析函数进行多元统计分析。
常用的多元统计分析方法包括主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析等。
这些方法可以帮助我们从众多的变量中找到重要的变量，对数据集进行降维和聚类，以便更好地理解数据和进行预测。
在本案例中，我们选择主成分分析作为多元统计分析的方法。
主成分分析是一种常用的降维技术，通过线性变换将原始变量转化为一组新的互相无关的变量，称为主成分。
主成分分析可以帮助我们发现数据中的主要模式和结构，从而更好地解释数据。
最后，我们可以通过可视化方法展示多元统计分析的结果。
R语言提供了丰富多样的数据可视化函数和包，可以生成各种图表和图形，帮助我们更直观地理解和传达数据分析的结果。
三、附录：R语言代码下面是进行多元统计分析的R语言代码。
需要注意的是，代码的具体实现可能会因数据集的不同而有所差异，请根据实际情况进行调整和修改。
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R语言ablone数据集数据挖掘预测分析报告●介绍●数据集描述●检测异常值并构建清洁数据集●清洁数据分析●结论介绍鲍鱼是铁和泛酸的极佳来源，是澳大利亚，美国和东亚地区的营养食品资源和农业。
100克鲍鱼每日摄取这些营养素的量超过20％。
鲍鱼的经济价值与年龄呈正相关。
因此，准确检测鲍鱼的年龄对于农民和消费者确定其价格非常重要。
然而，目前用来决定年龄的技术是相当昂贵和低效的。
农民通常通过显微镜切割贝壳并计数环以估计鲍鱼的年龄。
这种复杂的方法增加了成本并限制了它的普及。
我们的目标是找出预测戒指的最佳指标，然后找出鲍鱼的年龄。
数据集描述数据集描述在这个项目中，数据集Abalone是从UCI Machine Learning Repository（1995）获得的。
该数据集包含1995年12月由澳大利亚塔斯马尼亚州主要工业和渔业部海洋研究实验室Taroona记录的4177只鲍鱼的物理测量结果。
有9个变量，分别是性别，长度，直径和身高，体重，体重，内脏重量，外壳重量和戒指。
随着年龄等于戒指数量，变量戒指与鲍鱼年龄呈线性相关加1.5。
检测异常值并构建清洁数据集library(ggplot2)library(plyr)library(nnet)library(MASS)library(gridExtra)## Loading required package: gridlibrary(lattice)library(RColorBrewer)library(xtable)Data = read.csv("abalone.csv")# Import Dataprint(str(Data))# Structure of the Data## 'data.frame': 4177 obs. of 9 variables:## $ Sex : Factor w/ 3 levels "F","I","M": 3 3 1 3 2 2 1 1 3 1 ...## $ Length : num 0.455 0.35 0.53 0.44 0.33 0.425 0.53 0.545 0.475 0.55 ...## $ Diameter : num 0.365 0.265 0.42 0.365 0.255 0.3 0.415 0.425 0.37 0.44 ...## $ Height : num 0.095 0.09 0.135 0.125 0.08 0.095 0.15 0.125 0.125 0.15 ...## $ Whole.weight : num 0.514 0.226 0.677 0.516 0.205 ...## $ Shucked.weight: num 0.2245 0.0995 0.2565 0.2155 0.0895 ...## $ Viscera.weight: num 0.101 0.0485 0.1415 0.114 0.0395 ...## $ Shell.weight : num 0.15 0.07 0.21 0.155 0.055 0.12 0.33 0.26 0.165 0.32 ...## $ Rings : int 15 7 9 10 7 8 20 16 9 19 ...## NULL有4种不同的体重衡量标准，即Whole.weight，Shucked.weight，Viscera.weight和Shell.weight。
Whole.weight应该是最容易测量的。
所以我放弃了所有其他措施。
Data = subset(Data, select =-c(Shucked.weight, Viscera.weight, Shell.weight))绘制不同戒指的鲍鱼数量。
ggplot(Data, aes(x = Rings, fill = Sex))+ geom_bar(binwidth =1, color ="blue",origin = min(Data$Rings), position ="identity")+ scale_x_continuous(name ="Rings", breaks = seq(0, 30, by =2))+ theme(axis.text.x = element_text(angle =90))+scale_fill_brewer("Location", type ="qual", palette =3)+ ylab("Number of abalone")+ggtitle("Number of abalone with different Rings")+ facet_wrap(~Sex, ncol =3)从上面的图表中，我们可以看到戒指的范围是从1到29，这可能太多以至于无法衡量。
实际上，人们可能不需要这么详细的类别。
因此，我们将小于6环（<7.5岁），6至13环（7.5至14.5岁）和13环（> 14.5岁）的鲍鱼进行分组，相应地表明年轻，成年和老年鲍鱼，将它们标记为1,2,3。
Age = c(rep(0, nrow(Data)))for(i in1:nrow(Data)){if(Data[i, ]$Rings <7)Age[i]=1if(Data[i, ]$Rings >=7& Data[i, ]$Rings <=13)Age[i]=2if(Data[i, ]$Rings >13)Age[i]=3}gData = cbind(Data, Age)粗略地绘制图表，并获得关于数据的小尝试ggplot(gData, aes(x = Height, y = factor(Rings), colour = factor(Sex)))+geom_jitter(position = position_jitter(width =0.3))+geom_point()+ ggtitle("Original Data: Height vs Rings")+ scale_colour_brewer(type = "seq",palette ="Set1")从上面的图表我们可以看到女性中有一些轮廓。
我想摆脱他们。
jData = subset(gData, Height <0.4)ggplot(jData, aes(x = Height, y = factor(Rings), colour = factor(Sex)))+geom_jitter(position = position_jitter(width =0.1))+geom_point()+ ggtitle("Reduced Data: Height vs Rings")+ scale_colour_brewer(type = "seq",palette ="Set1")根据性别和戒指重新排序数据Order_Data = arrange(jData, Sex, Rings, Length)write.table(Order_Data, "abalone_clean.csv", quote =FALSE, sep =",", s =FALSE)清洁数据分析Data = read.csv("abalone_clean.csv")# Import Datahead(Data)## Sex Length Diameter Height Whole.weight Rings Age## 1 F 0.275 0.195 0.070 0.0800 5 1## 2 F 0.290 0.225 0.075 0.1400 5 1## 3 F 0.360 0.270 0.090 0.1885 5 1## 4 F 0.370 0.275 0.085 0.2405 5 1## 5 F 0.290 0.210 0.075 0.2750 6 1## 6 F 0.335 0.220 0.070 0.1700 6 1不同年龄段不同性别的鲍鱼数量。
with(Data, table(Sex, Age))## Age## Sex 1 2 3## F 20 1067 219## I 381 913 48## M 47 1257 223首先，我想测试一下观察数据如Height，Whole.weight是否有助于确定鲍鱼对不同年龄组的影响。
应用Logistic回归分析。
ggplot(Data, aes(x = Whole.weight, y = Height))+ geom_point(aes(colour = Rings))+scale_colour_gradient(low ="purple")+ stat_smooth(colour ="red")+ggtitle("Whole.weight vs Height")## geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.ggplot(Data, aes(x = Length, y = Height))+ geom_point(aes(colour = Rings))+scale_colour_gradient(low ="purple")+ stat_smooth(colour ="red")+ ggtitle("Length vs Height")## geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.ggplot(Data, aes(x = Length, y = Diameter))+ geom_point(aes(colour = Rings))+scale_colour_gradient(low ="purple")+ stat_smooth(colour ="red")+ ggtitle("Length vs Diameter")## geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.从上图可以明显看出，长度，高度和直径是相对线性相关的。