一，数据预处理与特征工程，数据挖掘分析期末计算题怎么做

欧气 2025年04月07日 00:33 1 0

数据挖掘分析期末计算题解析与解答

在本次的数据挖掘分析期末考试中，我们主要考察了学生对数据预处理、特征选择与提取、聚类分析以及分类算法的理解和应用能力,以下是具体的题目解析和详细解答过程。

题目描述：

给定一组包含噪声和不完整数据的原始数据集，要求进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值检测和处理,以及特征缩放和编码。

一，数据预处理与特征工程，数据挖掘分析期末计算题怎么做

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解答步骤：

缺失值处理：

使用插补法（如均值/中位数填充）或删除含有缺失值的记录来处理缺失值。
异常值检测：

采用Z-score方法或IQR方法识别异常值并进行处理（将异常值标记为未知类别或者直接剔除）。
特征缩放：

对连续型变量使用标准化或归一化技术使其具有相同的尺度范围,以便于后续的分析和建模。
特征编码：

对于分类变量，应用哑变量转换将其转换为数值型数据；对于顺序型变量,可以直接使用其序号表示。
数据处理结果展示：

通过统计图表等方式展示处理后数据的分布情况,确保数据质量符合分析需求。

代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from scipy.stats import zscore
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 缺失值处理
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df_imputed = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)
# 异常值处理
df_zscore = df_imputed.apply(zscore)
outliers = (df_zscore < -3) | (df_zscore > 3)
df_cleaned = df_imputed[(~outliers.any(axis=1))]
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df_cleaned), columns=df_cleaned.columns)
# 特征编码
encoder = OneHotEncoder(drop='first')  # 选择不保留第一个虚拟变量
encoded_features = encoder.fit_transform(df_scaled[['category']])
df_encoded = pd.concat([df_scaled.drop(['category'], axis=1), pd.DataFrame(encoded_features.toarray())], axis=1)
# 展示处理后的数据
print(df_encoded.describe())

结果分析与讨论：

分析处理前后的数据分布变化,评估数据处理的有效性。

聚类分析

题目描述：

对给定的客户数据进行K-means聚类，以发现潜在的客户群体,并为每个簇分配标签。

解答步骤：

数据准备：

确保所有参与聚类的特征都是数值型的，并对数据进行必要的预处理（如标准化）。
选择聚类算法：
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在这里我们选用经典的K-means算法来进行聚类。
确定聚类数量：

可以通过肘部法则或轮廓系数等方法来确定最佳的聚类数k。
执行聚类：
- 使用scikit-learn库中的KMeans类来实现K-means聚类。
簇成员标识：

为每个样本分配到最近的聚类中心对应的簇编号。
可视化与分析：

使用散点图或其他图形工具展示不同簇的特征分布,帮助理解各簇的特性。

代码实现：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设已经完成数据预处理，得到标准化后的数据X
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
clusters = kmeans.fit_predict(X)
# 可视化
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=clusters, cmap='viridis', marker='o')
plt.title('Customer Clustering')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()