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) 5388℃
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R语言-缺失值处理3
R语言：处理缺失值
前言
实际工作中，数据集很少是完整的，许多情况下样本中都会包括若干缺失值NA，这在进行数据分析和挖掘时比较麻烦。
缺失值是数据中经常出现的问题，也是任何数据集中都可能出现的问题，无回答、录入错误等调查中常会出现的现象都会导致缺失数据...
cdadata
8年前 (2017-03-04) 5459℃
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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) 8098℃
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R语言：缺失值的处理
一.什么是缺失值，NA与NULL的区别
（1）NA表示数据集中的该数据遗失、不存在。在针对具有NA的数据集进行函数操作的时候，该NA不会被直接剔除。如x<-c(1,2,3,NA,4)，取mean(x)，则结果为NA，如果想去除NA的影响，需要显式告知m...
cdadata
8年前 (2017-03-04) 11886℃
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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) 9838℃
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R语言–自动批处理文件
在处理数据的过程中，可以制作一个自动批处理文件，让它具有智能的效果，自动化完成复杂的数据处理过程，提高工作效率，解放生产力，从而可以投入更多的精力到数据分析和数据挖掘中，发现数据中的”金子”，体现数据的真正价值！！！...
cdadata
8年前 (2017-03-03) 3620℃
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R语言环境变量的设置
环境设置函数为options()，用options()命令可以设置一些环境变量，使用help(options)可以查看详细的参数信息。
1. 数字位数的设置，options(digits=n)，n一般默认情况下是7位，但实际上的范围是1~22，可以随意设置位...
cdadata
8年前 (2017-03-03) 7748℃
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浅谈python抛出异常、自定义异常, 传递异常，python抛出
一. 抛出异常
Python用异常对象(exception object)表示异常情况，遇到错误后，会引发异常。如果异常对象并未被处理或捕捉，程序就会用所谓的回溯(Traceback,一种错误信息)...
cdadata
8年前 (2017-03-03) 3100℃
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R语言-异常数据处理3
R语言：异常数据处理
前言
异常值也是非常痛恨的一类脏数据，异常值往往会拉高或拉低数据的整体情况，为克服异常值的影响，我们需要对异常值进行处理。首先，我们需要识别出哪些值是异常值或离群点，其次如何处理这些异常值。下面仍然以案例的形式，给大家讲讲异常值...
cdadata
8年前 (2017-02-28) 4830℃
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R语言-异常数据处理2
在R中进行基于稳健马氏距离的异常检验
前言
我们研究的数据中经常包含着一些不同寻常的样本，这称之为异常值(Outlier)。这些异常值会极大的影响回归或分类的效果。异常值产生的原因有很多，其中可能是人为错误、数据测量误差，或者是实际确实存在这样的异常。...
cdadata
8年前 (2017-02-28) 4500℃
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