基于python的数据挖掘实验报告_数据挖掘实验报告一
.
'.
数据预处理
一、
实验原理
预处理方法基本方法
1
、数据清洗
去掉噪声和无关数据
2
、数据集成
将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中
3
、数据变换
把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式
4
、数据归约
主要方法包括
:
数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等
二、
实验目的
掌握数据预处理的基本方法。
三、
实验内容
1
、
R
语言初步认识(掌握
R
程序运行环境)
2
、
实验数据预处理。
(掌握
R
语言中数据预处理的使用)
对给定的测试用例数据集，进行以下操作。
1
)
、加载程序，熟悉各按钮的功能。
2
)
、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析。
对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系
数和四分位数间距。
对餐饮企业菜品的盈利贡献度(即菜品盈利帕累托分析)
，画出帕累托图。
3
)数据预处理
缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理
对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理
四、
实验步骤
1
、
R
语言运行环境的安装配置和简单使用
(
1
)
安装
R
语言
R
语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装
RStudio
工具
(
2
)
R
语言控制台的使用
1.2.1
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