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
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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
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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
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。
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。
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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.。