数据分析与数据挖掘基础手册

数据分析与数据挖掘基础手册TOC\o"1-2"\h\u19170第1章数据分析基础概念 451561.1数据与信息 4125731.2数据分析的意义与层次 498941.3数据分析的基本流程 431897第2章数据类型与数据预处理 5172242.1数据类型与数据结构 543702.1.1数据类型 540622.1.2数据结构 5127832.2数据清洗 6111502.2.1缺失值处理 6116942.2.2异常值处理 6284202.2.3重复值处理 6219642.3数据集成与转换 6233702.3.1数据集成 6119672.3.2数据转换 751862.4数据规约与降维 7248342.4.1数据规约 7276722.4.2降维 731556第3章数据可视化与摸索性数据分析 7284563.1数据可视化基础 7223213.1.1可视化目的 772103.1.2可视化类型 7157333.1.3可视化设计原则 847693.2可视化工具与技巧 827923.2.1常用可视化工具 845763.2.2可视化技巧 8266273.3摸索性数据分析 8136063.3.1数据概述 8279163.3.2异常值分析 8321533.3.3关联分析 883523.4基本统计量与图表 83053.4.1基本统计量 8275183.4.2常见图表 93530第4章描述性统计分析 9132504.1频数分析与交叉表 9189334.1.1频数分析 989524.1.2交叉表 9269574.2集中趋势分析 9301164.2.1均值 10307964.2.2中位数 10266804.2.3众数 1092114.3离散程度分析 10134544.3.1极差 10173934.3.2方差与标准差 10277454.3.3变异系数 10249564.4分布形态分析 1082794.4.1对称性 1133114.4.2偏态 111584.4.3峰度 116750第5章假设检验与推论统计 11192405.1假设检验基础 11269695.1.1零假设与备择假设 11156245.1.2显著性水平与临界值 11141815.1.3检验统计量与分布 11101145.1.4决策准则与结论 11151645.2单样本与双样本检验 1137865.2.1单样本检验 11304985.2.1.1均值检验 12101155.2.1.2比率检验 12252985.2.1.3方差检验 12290585.2.2双样本检验 12209355.2.2.1独立样本检验 12249335.2.2.2配对样本检验 12248245.2.2.3比较均值、比率与方差的双样本检验 12225075.3方差分析与回归分析 12202825.3.1方差分析 12238795.3.1.1单因素方差分析 12322265.3.1.2多因素方差分析 1219785.3.1.3重复测量方差分析 128725.3.2回归分析 12287205.3.2.1线性回归分析 12184465.3.2.2多元回归分析 12278455.3.2.3逻辑回归分析 1294365.4非参数检验 12185135.4.1符号检验 12326305.4.2曼惠特尼U检验 12100905.4.3威尔科克森符号秩检验 12290725.4.4克鲁斯卡尔沃利斯H检验 1237225.4.5肯德尔等级相关系数 12166505.4.6斯皮尔曼等级相关系数 1223087第6章数据挖掘概念与任务 12220196.1数据挖掘的定义与任务 13166886.2数据挖掘的过程与架构 1316296.3数据挖掘的应用领域 13313986.4数据挖掘的伦理与法律问题 142699第7章关联规则挖掘 14112787.1基本概念与Apriori算法 14198717.1.1关联规则挖掘概述 14106447.1.2关联规则的基本概念 1468937.1.3Apriori算法 1486177.2关联规则挖掘的扩展与优化 14322037.2.1关联规则挖掘的扩展 14220977.2.2关联规则挖掘的优化 1431157.3序列模式挖掘 15229857.3.1序列模式挖掘概述 15233297.3.2序列模式挖掘的经典算法 15126587.3.3序列模式挖掘的优化方法 1552777.4空间关联规则挖掘 1564527.4.1空间关联规则挖掘概述 1581517.4.2空间关联规则挖掘的关键技术 15129667.4.3空间关联规则挖掘算法 156723第8章聚类分析 1517258.1聚类分析基础 1533408.1.1聚类分析概念 15137908.1.2聚类分析类型 16274828.1.3功能评价指标 16208618.2层次聚类与划分聚类 1620458.2.1层次聚类 16296178.2.2划分聚类 16259018.3密度聚类与网格聚类 1731698.3.1密度聚类 1760118.3.2网格聚类 17227828.4聚类算法评估与优化 17320468.4.1评估方法 17253178.4.2优化方法 1821917第9章分类与预测 184679.1分类与预测任务概述 18246459.2决策树与随机森林 1828469.2.1决策树 18106749.2.2随机森林 18234379.3朴素贝叶斯与支持向量机 1872729.3.1朴素贝叶斯 1863989.3.2支持向量机 18241859.4神经网络与深度学习 19128659.4.1神经网络 1921569.4.2深度学习 195844第10章时间序列分析与预测 192677310.1时间序列基本概念 191161110.2平稳性与白噪声检验 192409110.3时间序列模型 19181010.4时间序列预测方法及应用 20第1章数据分析基础概念1.1数据与信息数据（Data）是客观事实的记录，是描述事物的符号表示。在数字时代，数据通常以数字、文字、图像、声音等形式存在。而信息（Information）则是从数据中提取的有意义的内容，是对数据的解读和赋予其含义的过程。数据本身并无意义，经过加工和分析，转化为有用的信息，才能为决策提供支持。1.2数据分析的意义与层次数据分析是指用科学的方法对数据进行整理、加工、分析、解释和可视化的过程，旨在挖掘数据中的有价值信息，为决策提供依据。数据分析的意义主要体现在以下几个方面：（1）提高决策效率：通过数据分析，可以快速获取有用信息，为决策提供支持，从而提高决策效率。（2）降低决策风险：数据分析可以帮助企业或个人更加客观、全面地了解现状，降低决策风险。（3）发觉问题与机会：通过对数据进行分析，可以发觉问题、挖掘潜在机会，从而优化资源配置。数据分析可以分为以下三个层次：（1）描述性分析：对数据进行基本的统计描述，包括数据的中心趋势、分布情况等。（2）摸索性分析：通过可视化、相关性分析等方法，挖掘数据中的潜在规律和关系。（3）预测性分析：基于历史数据，运用统计模型和机器学习方法对未来进行预测。1.3数据分析的基本流程数据分析的基本流程主要包括以下几个阶段：（1）数据获取：从不同来源获取所需的数据，包括内部数据、外部数据等。（2）数据清洗：对获取的数据进行预处理，包括去除重复值、缺失值处理、异常值处理等。（3）数据整理：对数据进行整理，形成适合分析的格式，如构建数据立方体、数据透视表等。（4）数据分析：运用合适的统计方法、模型和算法对数据进行深入分析。（5）结果解释：对分析结果进行解释和解读，形成有价值的结论。（6）可视化展示：将分析结果以图表、报告等形式展示出来，便于理解和传播。（7）决策应用：将分析结果应用于实际决策中，实现数据驱动的决策过程。第2章数据类型与数据预处理2.1数据类型与数据结构数据是信息时代的核心元素，了解不同类型的数据及其结构是进行有效数据分析的基础。本节将介绍常见的数据类型和数据结构。2.1.1数据类型数据可分为以下几种类型：（1）数值型数据：包括整数、浮点数等，通常用于表示量化信息，如身高、体重等。（2）字符串数据：由一系列字符组成，常用于表示文本信息，如姓名、地址等。（3）日期时间数据：用于表示时间点、时间段等，如出生日期、订单时间等。（4）布尔型数据：表示真（True）或假（False）的状态，如是否已婚、是否购买等。（5）分类数据：表示具有明确分类属性的数据，如性别、职业等。（6）序数数据：具有顺序关系的数据，如教育程度、信用等级等。2.1.2数据结构数据结构包括以下几种形式：（1）一维数据结构：如列表、数组等，适用于表示单一维度的数据。（2）二维数据结构：如表格、矩阵等，适用于表示多维度数据，如CSV、Excel文件等。（3）多维数据结构：如多维数组、张量等，适用于表示复杂的多维度数据，如图像、视频等。2.2数据清洗数据清洗是数据预处理的重要环节，旨在提高数据质量，为后续分析提供可靠的数据基础。2.2.1缺失值处理处理缺失值的方法包括：（1）删除缺失值：删除含有缺失值的行或列。（2）填充缺失值：使用均值、中位数、众数等统计量进行填充。（3）插值法：根据数据之间的线性或非线性关系预测缺失值。2.2.2异常值处理异常值处理方法包括：（1）简单统计量分析：通过计算数据的最大值、最小值、四分位数等，识别异常值。（2）基于距离的异常值检测：计算数据点之间的距离，发觉远离其他点的异常值。（3）基于密度的异常值检测：根据数据点的密度分布，识别密度较低的区域为异常值。2.2.3重复值处理重复值处理方法包括：（1）删除重复值：直接删除重复的数据行。（2）去重：保留重复数据中的一个样本，如根据时间戳保留最新的样本。2.3数据集成与转换数据集成与转换是将不同来源的数据进行整合和变换，以便于后续分析。2.3.1数据集成数据集成方法包括：（1）数据合并：将两个或多个数据集按照一定的规则合并为一个数据集。（2）数据连接：通过共同字段将两个或多个数据集进行关联。2.3.2数据转换数据转换方法包括：（1）数据规范化：将数据缩放到一个固定范围，如01、1到1等。（2）数据标准化：将数据转换成具有标准正态分布的形式。（3）数据离散化：将连续型数据转换为分类数据，如将年龄分为不同的年龄段。2.4数据规约与降维数据规约与降维旨在减少数据量，降低数据维度，同时保留数据的主要特征。2.4.1数据规约数据规约方法包括：（1）数据压缩：通过算法对数据进行压缩，减少存储空间和计算资源。（2）数据降采样：对数据进行子采样，减少数据量。2.4.2降维降维方法包括：（1）主成分分析（PCA）：通过线性变换将原始数据映射到新的空间，保留最重要的特征。（2）线性判别分析（LDA）：寻找能够最大化类间距离、最小化类内距离的新特征空间。（3）tSNE：将高维数据映射到低维空间，保持原始数据的局部结构。第3章数据可视化与摸索性数据分析3.1数据可视化基础数据可视化是将数据以图形或图像形式表现出来的过程，旨在帮助人们理解数据背后的信息与模式。本节将介绍数据可视化的一些基本概念和原则。3.1.1可视化目的数据可视化的目的在于揭示数据中的结构、关系和趋势，以便于数据分析师能快速捕捉到关键信息。3.1.2可视化类型静态可视化：图表、图形、地图等。动态可视化：时间序列分析、交互式数据摸索等。3.1.3可视化设计原则清晰性：保证图形简洁、直观，避免冗余信息。准确性：保证数据表示准确无误。吸引性：设计美观，吸引观者的注意力。3.2可视化工具与技巧为了有效地进行数据可视化，选择合适的工具和运用恰当的技巧。3.2.1常用可视化工具商业软件：Tableau、PowerBI、SAS等。开源软件：Matplotlib、Seaborn、D（3）js等。3.2.2可视化技巧选择合适的图表类型：柱状图、折线图、散点图、饼图等。颜色使用：避免使用过多的颜色，遵循色盲友好原则。图表布局：合理布局图表，避免信息重叠。3.3摸索性数据分析摸索性数据分析（EDA）是在正式建模前对数据进行摸索、分析的过程，旨在发觉数据中的模式、异常和关系。3.3.1数据概述数据摘要：查看数据的统计摘要，如均值、标准差等。数据分布：分析数据分布特征，如正态分布、偏态分布等。3.3.2异常值分析箱线图：通过箱线图识别异常值。离散值分析：分析离散程度，如方差、变异系数等。3.3.3关联分析散点图：观察两个变量之间的关系。相关系数：计算相关系数，评估变量间的线性关系。3.4基本统计量与图表在摸索性数据分析过程中，使用基本统计量和图表可以帮助我们更好地理解数据。3.4.1基本统计量中心趋势度量：均值、中位数、众数。离散程度度量：标准差、方差、四分位距。3.4.2常见图表柱状图：展示分类数据。折线图：展示趋势变化。散点图：展示两个变量之间的关系。饼图：展示各部分占总体的比例。通过本章学习，读者可以掌握数据可视化与摸索性数据分析的基本方法，为后续数据分析与数据挖掘打下坚实基础。第4章描述性统计分析4.1频数分析与交叉表频数分析是对数据进行量化描述的基础，通过统计各类别数据的出现次数，以揭示数据的分布情况。本节主要介绍如何运用频数分析对数据进行初步探究，并借助交叉表方法研究多个变量之间的关系。4.1.1频数分析频数分析主要包括以下几个方面：（1）计算各类别数据的频数与频率，以便了解各个类别在数据集中的相对重要性。（2）绘制条形图、饼图等可视化图形，直观展示各类别的频数分布。（3）应用排序、筛选等操作，挖掘数据中的关键信息。4.1.2交叉表交叉表是一种用于分析两个或多个变量之间关系的表格。通过交叉表，我们可以：（1）观察不同类别之间的频数分布，揭示变量之间的关系。（2）计算各单元格的期望频数，进行卡方检验，判断变量之间是否独立。（3）利用交叉表进行多维度的数据分析，挖掘数据中的潜在规律。4.2集中趋势分析集中趋势分析旨在研究数据集中的核心位置，通过计算均值、中位数、众数等统计量来描述数据的集中趋势。4.2.1均值均值是描述定量数据集中趋势的最基本统计量，适用于正态分布的数据。计算均值时，需注意：（1）异常值对均值的影响较大，需在分析前对数据进行清洗。（2）对于偏态分布的数据，均值可能无法准确反映集中趋势。4.2.2中位数中位数是将数据集划分为两部分，位于中间位置的数值。其优势在于：（1）不受异常值的影响，更能反映数据的中心位置。（2）适用于偏态分布的数据。4.2.3众数众数是指数据集中出现次数最多的数值。适用于描述定性数据的集中趋势。4.3离散程度分析离散程度分析主要用于衡量数据集中的数据变异程度。本节主要介绍极差、方差、标准差、变异系数等统计量。4.3.1极差极差是数据集中最大值与最小值之差，用于描述数据的全距。4.3.2方差与标准差方差是衡量数据变异程度的平方平均数，标准差是方差的平方根。它们具有以下特点：（1）反映数据集中各个数值与均值的距离。（2）标准差与原始数据的单位相同，便于比较。（3）对于正态分布的数据，约68%的数据位于均值±1个标准差范围内。4.3.3变异系数变异系数是标准差与均值的比值，用于比较不同数据集的离散程度。具有以下优点：（1）消除数据量纲的影响，便于比较。（2）反映数据离散程度相对于均值的相对大小。4.4分布形态分析分布形态分析主要研究数据分布的形状，包括对称性、偏态和峰度等。4.4.1对称性对称性是指数据分布关于均值两侧的频数是否相等。可通过以下方法进行判断：（1）观察数据的频数分布直方图。（2）绘制数据的QQ图，与标准正态分布进行比较。4.4.2偏态偏态是指数据分布的偏向程度，可分为左偏和右偏。可通过以下方法进行判断：（1）观察均值、中位数、众数的位置关系。（2）计算偏态系数，衡量数据分布的偏斜程度。4.4.3峰度峰度是指数据分布尖峭或平坦的程度，可分为尖峰和扁平。可通过以下方法进行判断：（1）观察数据的频数分布直方图。（2）计算峰度系数，衡量数据分布的尖峭程度。第5章假设检验与推论统计5.1假设检验基础假设检验是统计学中一种重要的推论方法，旨在对总体参数的某个假设进行验证。本节将介绍假设检验的基本概念、步骤和原理，包括零假设与备择假设的设立、显著性水平的确定、检验统计量的选择以及决策准则的建立。5.1.1零假设与备择假设5.1.2显著性水平与临界值5.1.3检验统计量与分布5.1.4决策准则与结论5.2单样本与双样本检验单样本与双样本检验是假设检验中的两种基本形式，分别针对单一总体参数和两个总体参数的差异性进行推论。本节将详细阐述这两种检验方法的应用场景、具体步骤和关键注意事项。5.2.1单样本检验5.2.1.1均值检验5.2.1.2比率检验5.2.1.3方差检验5.2.2双样本检验5.2.2.1独立样本检验5.2.2.2配对样本检验5.2.2.3比较均值、比率与方差的双样本检验5.3方差分析与回归分析方差分析（ANOVA）和回归分析是两种重要的统计方法，用于研究多个总体均值的差异性和变量之间的线性关系。本节将探讨这两种方法的基本原理、实施步骤和应用实例。5.3.1方差分析5.3.1.1单因素方差分析5.3.1.2多因素方差分析5.3.1.3重复测量方差分析5.3.2回归分析5.3.2.1线性回归分析5.3.2.2多元回归分析5.3.2.3逻辑回归分析5.4非参数检验非参数检验是一种不依赖于总体分布形态的统计方法，适用于数据不满足参数检验假设的情况。本节将介绍常见的非参数检验方法及其应用。5.4.1符号检验5.4.2曼惠特尼U检验5.4.3威尔科克森符号秩检验5.4.4克鲁斯卡尔沃利斯H检验5.4.5肯德尔等级相关系数5.4.6斯皮尔曼等级相关系数第6章数据挖掘概念与任务6.1数据挖掘的定义与任务数据挖掘（DataMining）是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过运用人工智能、统计学、机器学习等方法，摸索和提取出潜在的模式（Pattern）和知识（Knowledge）的过程。数据挖掘的任务主要包括分类、回归、聚类、关联规则分析、序列模式挖掘等。6.2数据挖掘的过程与架构数据挖掘的过程可分为以下几个步骤：（1）问题定义：明确挖掘任务的目标和需求，确定所需挖掘的数据类型和分析方法。（2）数据准备：包括数据选择、数据清洗、数据转换等，目的是提高数据质量，为后续挖掘过程提供可靠的数据基础。（3）挖掘算法选择与实现：根据挖掘任务选择合适的算法，如决策树、支持向量机、Kmeans等，并实现算法。（4）挖掘结果分析：对挖掘结果进行分析，评估挖掘效果，提取有价值的信息。（5）知识应用：将挖掘得到的模式或知识应用到实际应用中，实现数据挖掘的目标。数据挖掘的架构主要包括以下几个部分：（1）数据源：提供原始数据，可以是数据库、数据仓库、云计算平台等。（2）数据预处理：对原始数据进行处理，如数据清洗、数据集成等。（3）挖掘引擎：根据挖掘任务选择合适的算法，进行数据处理和分析。（4）结果展示与评估：将挖掘结果以可视化、报告等形式展示，并对挖掘效果进行评估。6.3数据挖掘的应用领域数据挖掘技术已广泛应用于各个领域，包括但不限于以下：（1）商业领域：客户关系管理、市场分析、风险评估等。（2）金融领域：信用评估、股票预测、反洗钱等。（3）医疗领域：疾病预测、药物发觉、医疗诊断等。（4）领域：公共安全、城市规划、舆情分析等。（5）教育领域：学习分析、智能推荐、学生行为预测等。6.4数据挖掘的伦理与法律问题数据挖掘在带来便利和效益的同时也引发了一系列伦理与法律问题：（1）隐私保护：数据挖掘过程中可能涉及个人隐私数据，如何在挖掘过程中保护用户隐私是亟待解决的问题。（2）数据安全：挖掘过程中需保证数据安全，防止数据泄露、篡改等风险。（3）数据所有权：明确数据的所有权和使用权，避免数据挖掘过程中侵犯他人权益。（4）法律合规：遵循相关法律法规，保证数据挖掘的合法合规性。（5）公平性与歧视：避免挖掘结果对特定群体或个人产生不公平对待或歧视现象。第7章关联规则挖掘7.1基本概念与Apriori算法7.1.1关联规则挖掘概述关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要研究课题，旨在从大规模数据集中发觉项集之间的有趣关系。关联规则挖掘在市场篮子分析、电子商务推荐系统、生物信息学等领域具有广泛应用。7.1.2关联规则的基本概念本节介绍关联规则的相关概念，包括项集、频繁项集、支持度、置信度、提升度等。7.1.3Apriori算法Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法之一。本节详细阐述Apriori算法的原理、步骤以及实现方法。7.2关联规则挖掘的扩展与优化7.2.1关联规则挖掘的扩展本节介绍关联规则挖掘的几种扩展方法，包括多维度关联规则挖掘、约束条件下的关联规则挖掘等。7.2.2关联规则挖掘的优化为提高关联规则挖掘的效率，本节讨论了几种优化策略，包括剪枝策略、并行计算、动态规划等。7.3序列模式挖掘7.3.1序列模式挖掘概述序列模式挖掘是关联规则挖掘的一个扩展，关注项集在时间序列上的规律性。本节介绍序列模式挖掘的基本概念和应用场景。7.3.2序列模式挖掘的经典算法本节介绍序列模式挖掘的经典算法，包括GSP算法、PrefixSpan算法等，并分析其优缺点。7.3.3序列模式挖掘的优化方法为提高序列模式挖掘的效率，本节探讨了几种优化方法，如基于投影的优化、基于模式增长的优化等。7.4空间关联规则挖掘7.4.1空间关联规则挖掘概述空间关联规则挖掘是针对空间数据的一种关联规则挖掘方法，旨在发觉空间对象之间的关联关系。本节介绍空间关联规则挖掘的基本概念和应用领域。7.4.2空间关联规则挖掘的关键技术本节讨论空间关联规则挖掘中的关键技术，包括空间数据预处理、空间对象关联度度量、空间关联规则挖掘算法等。7.4.3空间关联规则挖掘算法本节介绍几种典型的空间关联规则挖掘算法，如基于邻域的方法、基于网格的方法等，并分析其特点。第8章聚类分析8.1聚类分析基础聚类分析作为一种无监督学习方法，旨在将一组数据点分组，使得同一组内的数据点相似度较高，而不同组间的数据点相似度较低。本节将介绍聚类分析的基本概念、类型和功能评价指标。8.1.1聚类分析概念聚类分析是一种摸索性数据分析方法，通过将数据集中的对象划分为若干个群组，使群组内的对象相似度尽可能高，群组间的对象相似度尽可能低。相似度的度量通常采用距离或相似性系数。8.1.2聚类分析类型聚类分析主要分为以下几种类型：（1）划分聚类：将数据集划分为若干个互不相交的子集，每个子集为一个簇。（2）层次聚类：构建一个嵌套的簇层次结构，簇由单个数据点开始，逐步合并相似度高的簇。（3）密度聚类：根据数据点的密度分布来识别簇。（4）网格聚类：将数据空间划分为若干个网格单元，通过网格单元之间的关系进行聚类。8.1.3功能评价指标聚类分析的功能评价指标主要包括以下几种：（1）轮廓系数（SilhouetteCoefficient）：衡量数据点与其簇内其他数据点的相似度与相邻簇数据点的相似度。（2）同质性（Homogeneity）：衡量聚类结果与真实标记的匹配程度。（3）完整性（Completeness）：衡量聚类结果中包含真实标记的簇的个数。（4）Vmeasure：结合同质性和完整性，综合评价聚类功能。8.2层次聚类与划分聚类本节将介绍两种常见的聚类方法：层次聚类和划分聚类。8.2.1层次聚类层次聚类通过构建嵌套的簇层次结构，将数据点逐步合并成簇。主要包括以下几种算法：（1）单链法（SingleLinkage）：基于最小距离原则，合并距离最近的两个簇。（2）全链法（CompleteLinkage）：基于最大距离原则，合并距离最远的两个簇。（3）平均链法（AverageLinkage）：基于两个簇内所有数据点之间的平均距离，合并距离最近的两个簇。8.2.2划分聚类划分聚类将数据集划分为若干个互不相交的子集，每个子集为一个簇。常见的划分聚类算法如下：（1）Kmeans算法：给定簇个数K，通过迭代优化簇中心，使簇内数据点与簇中心的距离最小。（2）Kmedoids算法：与Kmeans类似，但簇中心由簇内数据点替换为簇内距离最小的数据点。8.3密度聚类与网格聚类本节将介绍密度聚类和网格聚类的原理及算法。8.3.1密度聚类密度聚类依据数据点的密度分布来识别簇，常见的算法有：（1）DBSCAN（DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）：基于数据点的邻域密度，将数据点分为核心点、边界点和噪声点，通过邻域的连通性形成簇。（2）OPTICS（OrderingPointsToIdentifytheClusteringStructure）：改进了DBSCAN在处理具有不同密度的数据集时的不足，通过计算数据点的可达距离，构建聚类结构。8.3.2网格聚类网格聚类将数据空间划分为若干个网格单元，通过网格单元之间的关系进行聚类。常见的算法有：（1）STING（STatisticalINformationGrid）：将数据空间划分为多层次网格单元，通过统计每个网格单元的属性，构建簇。（2）CLIQUE（ClusteringInQuest）：在多维数据空间中，通过密度连接性识别高密度区域，形成簇。8.4聚类算法评估与优化本节主要讨论聚类算法的评估和优化方法。8.4.1评估方法（1）外部评估：通过已知的真实标记，计算聚类功能评价指标，如轮廓系数、同质性、完整性等。（2）内部评估：无需真实标记，利用聚类结果内部信息评估聚类功能，如簇内距离和簇间距离。8.4.2优化方法（1）簇个数选择：通过优化功能评价指标，选择合适的簇个数。（2）聚类算法选择：根据数据集特点，选择适合的聚类算法。（3）参数调优：针对特定聚类算法，调整参数以获得更好的聚类效果。第9章分类与预测9.1分类与预测任务概述分类与预测是数据挖掘中两项重要的任务，其核心目的是根据已有数据的特征，对未知数据进行类别标记或数值预测。分类任务主要针对离散型输出，预测任务则针对连续型输出。在实际应用中，这两项任务广泛用于医学诊断、信用评分、股票预测等领域。9.2决策树与随机森林9.2.1决策树决策树是一种基于树形结构的分类与预测方法。它通过一系列的问题对数据进行划分，最终得到叶子节点对应的类别或预测值。决策树具有易于理解、便于实现等优点，但在处理大规模数据时可能存在过拟合问题。9.2.2随机森林随机森林是决策树的一种扩展，通过集成学习的方法提高分类与预测的准确性。它随机选取特征