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1、数据的描述复习ppt课件CATALOGUE目录数据描述的基本概念数据的统计描述数据可视化描述数据特征选择与降维数据预处理技术数据描述在机器学习中的应用CHAPTER数据描述的基本概念01数据类型描述事物的性质、类别、属性等，如性别、国籍等。描述事物的数量、大小、距离等，如年龄、收入等。将事物按照某种标准进行分类，如教育程度、婚姻状况等。按照某种顺序排列的数据，如评分等级、优先级等。定性数据定量数据分类数据顺序数据准确性完整性及时性一致性数据质量01020304数据是否真实、准确，没有误差或偏差。数据是否全面、完整，没有遗漏或缺失。数据是否及时更新，反映最新的情况。数据在不同来源或不同时间是否保
2、持一致。描述事物随时间变化的情况，如历史数据、未来预测等。时间维度描述事物在不同地理位置的情况，如地区分布、国家差异等。空间维度描述事物的各种属性，如人口统计数据中的年龄、性别等。属性维度描述事物的大小、数量等，如GDP、收入等。度量维度数据维度CHAPTER数据的统计描述02所有数值的和除以数值的数量，表示数据的平均水平。均值中位数众数将数据从小到大排序后，位于中间位置的数值，用于表示数据的中等水平。出现次数最多的数值，反映数据的集中趋势。030201均值、中位数和众数每个数值与均值之差的平方和的平均值，用于衡量数据的离散程度。方差方差的平方根，表示数据的离散程度。标准差方差和标准差通过条形
3、的面积或高度表示数值出现的频数或概率，可以直观地展示数据的分布形态。通过箱体、中位数、四分位数等来表示一组数据的分布特征，可以直观地比较不同数据集的分布情况。数据的分布形态：直方图和箱线图箱线图直方图CHAPTER数据可视化描述03散点图用于展示两个变量之间的关系，通过散点的分布情况来反映变量间的关联程度。线性图用于展示一个变量随另一个变量的变化趋势，通常用于表示时间序列数据或比例数据。散点图和线性图饼图用于展示各部分在整体中所占的比例，通过扇形面积或角度来表示各部分占比。条形图用于比较不同类别之间的数据，通过条形的长度或高度来表示各类别的数值大小。饼图和条形图通过颜色的深浅来表示数据的大小，
4、通常用于展示多维数据的集中程度或变化趋势。热力图用于展示层次结构或分类关系，通过节点和连接线来表示不同类别之间的关系。树状图热力图和树状图CHAPTER数据特征选择与降维04概念：PCA是一种常用的降维技术，通过线性变换将原始特征转换为新的特征，新特征为原始特征的主成分，即能最大程度保留原始数据的方差。主成分分析（PCA）步骤1.标准化数据：将数据转化为均值为0，标准差为1的形式。2.计算协方差矩阵。主成分分析（PCA）3.对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。4.选择前k个最大的特征值对应的特征向量，构成降维后的数据。应用：PCA常用于高维数据的降维处理，如图像处理、文本分析等。
5、主成分分析（PCA）在此添加您的文本17字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字概念：LDA是一种有监督的降维技术，通过投影将原始特征转换为一维特征，使得投影后的数据类间差异最大，类内差异最小。步骤1.计算类间散度矩阵和类内散度矩阵。2.对上述矩阵进行特征值分解。3.选择前k个最大的特征值对应的特征向量，构成降维后的数据。应用：LDA常用于分类问题中，如人脸识别、文本分类等。线性判别分析（LDA）特征选择与过滤是一种简单直接的降维方法，通过选择重要的特征或剔除不重要的特征来降低数据的维度。概念如相关性系数、卡方检验等。1.
6、基于统计属性如决策树、随机森林等模型的特征重要性评分。2.基于模型特征选择与过滤适用于对数据维度要求不高的情况，如数据量较大、特征间相关性较强等场景。应用特征选择与过滤CHAPTER数据预处理技术05对于缺失的数据，可以采用填充缺失值的方法，如使用均值、中位数、众数等对缺失值进行填充，也可以采用插值、回归等方法预测缺失值。1.缺失值处理异常值是指远离正常范围的数据点，对分析结果会产生较大影响。可以采用基于统计的方法（如Z分数、IQR等）或基于距离的方法（如基于距离的孤立点检测）来识别异常值，并进行处理。2.异常值处理数据清洗：缺失值和异常值处理数据标准化和归一化1.数据标准化将数据转换为均值为
7、0，标准差为1的标准形式，通常使用Z分数方法实现。标准化后的数据符合正态分布，有助于提高模型的稳定性和准确性。2.数据归一化将数据缩放到指定的范围，如0,1或-1,1，通常使用最小-最大归一化方法实现。归一化后的数据量纲一致，便于比较和处理。数据转换：离散化和独热编码将连续变量划分为若干个区间，将连续变量转换为分类变量。离散化的方法包括等宽法、等频法和基于聚类的离散化等。离散化后的数据便于理解和分析，但可能会损失一些信息。1.离散化将分类变量转换为二进制向量，每个类别对应一个二进制位，该位为1表示该样本属于该类别，为0表示不属于该类别。独热编码能够保留分类变量的全部信息，但可能会增加数据的维度
8、和计算复杂度。2.独热编码（One-Hot Encoding）CHAPTER数据描述在机器学习中的应用06总结词通过数据可视化，可以直观地展示数据的分布和特征，帮助我们更好地理解数据，从而选择合适的机器学习模型。详细描述在机器学习中，数据可视化是一种非常重要的技术。通过绘制图表、散点图、直方图等图形，我们可以直观地展示数据的分布和特征，了解数据的规律和模式。这样可以帮助我们更好地理解数据，从而选择更合适的机器学习模型，提高模型的准确性和可靠性。数据可视化在模型选择中的应用数据预处理是机器学习中不可或缺的一环，通过对数据进行清洗、归一化、特征工程等操作，可以提高模型的训练效率和准确性。总结词数据
9、预处理是机器学习中非常重要的一环，它包括数据清洗、归一化、特征工程等操作。通过对数据进行清洗，可以去除异常值、缺失值等影响模型准确性的因素；通过归一化，可以将数据转化为统一的形式，避免某些特征的权重过大；通过特征工程，可以对数据进行变换和组合，提取出更有效的特征。这些操作都可以提高模型的训练效率和准确性。详细描述数据预处理在模型训练中的应用总结词在模型评估阶段，数据描述可以帮助我们了解模型的性能和预测能力，从而对模型进行优化和改进。详细描述在模型评估阶段，数据描述同样扮演着重要的角色。通过数据描述，我们可以了解模型的性能和预测能力，例如准确率、召回率、F1值等指标。这些指标可以帮助我们判断模型的优劣，从而对模型进行优化和改进。同时，我们还可以通过数据描述了解模型的局限性，从而更好地应用模型进行实际预测和分析。数据描述在模型评估中的应用THANKS感谢观看