数据预处理与R语言
前言
最近正在学习数据挖掘方面知识，前前后后也查阅了不少资料。但是总是一个人学习，有点枯燥，所以就想着分享些资料。也是意在找点同道中人交流学习，亦或是大神指导下（这个当然更好><）。第一次发表文章，心里还是有点紧张的，所以不多说了，直接上干货：
在...
cdadata
8年前 (2017-03-07) 4087℃
0喜欢
R语言-缺失值处理4
关键词：R语言、R语言判断是否存在缺失值、R语言缺失值处理
R语言：缺失值处理
前言
《数据挖掘：R语言实战》第5章数据预处理，本章我们将使用mice软件包中的示例数据集来进行数据预处理演示，由于mice软件包以软件包lattice、MASS及nnet...
cdadata
8年前 (2017-03-04) 5387℃
0喜欢
R语言中缺失值处理
前言
在处理数据的过程中，样本往往会包含缺失值。我们有必要对缺失值进行处理，这样不但可以降低预测分析的数据偏差，而且还可以构建有效的模型。本文将简要介绍几种常见的数据缺失值处理方法。
目录
1. 数据准备和模式设定
2. 删除记录
3. 删除变量
4. 用均值...
cdadata
8年前 (2017-03-04) 8093℃
5喜欢
R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
数据缺失有多种原因，而大部分统计方法都假定处理的是完整矩阵、向量和数据框。
缺失数据的分类：
完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。
随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相...
cdadata
8年前 (2017-03-03) 9837℃
11喜欢
