数据挖掘–引论
数据挖掘–认识数据
数据挖掘–数据预处理
数据挖掘–数据仓库与联机分析处理
数据挖掘–挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法
数据挖掘–分类
数据挖掘–聚类分析：基本概念和方法
数据对象与属性类型
- 属性：是一个数据字段，表示数据对象的一个特征
- 标称属性：值是一些符号或事物的名称
- 二元属性：布尔属性（1或0）
- 序数属性：用有序字母或者数字来表示不同等级1-大，2-中，3-小
- 数值属性：区间标度属性（温度）、比率标度
- 离散属性与连续属性：具有有限或无线可能个数
数据的基本统计描述
中列数：(max+min)/2
盒图
四分位数极差：IQR=Q3-Q1
离群点：大于Q3有1.5倍IQR，小于Q1有1.5倍IQR
最大，最小（不超过1.5倍IQR）（没有的话以最大观察值为准）
中位数
分位数图
分位数-分位数图
区别
因可以说分位数和分位数图是相关的概念，但并不完全相同。分位数是描述数据集中某个位置的值，而分位数图则是以图形方式展示了数据集的整体分布情况。
度量数据的相似性和相异性
数据矩阵与相异性矩阵
数据矩阵：两张相同长宽的表来实现对象-属性
相异性矩阵：存放n个对象两两之间的邻近度（任意两个之间的距离）
标称属性的邻近性度量
d(i,j)=(p-m)/p
p：总属性个数
m：i，j相同的属性个数
二元属性的邻近性度量
列出列联表
算出q，r，s，t
对称二元相异性：
非对称二元相异性（正匹配比度匹配有意义的多，因此负匹配数t忽略不计）：
数值属性的相异性：闵可夫斯基距离
欧式距离、曼哈顿距离（差值相加）、上确界距离（max|xi1-xi2|)（差值最大）
闵可夫斯基距离：是对欧几里得距离的推广，可以理解为不同维度考察下的距离
序数属性的邻近度量
混合类型属性的相异性
混合类型相异度计算的思想：按不同类型的属性（如数值型，二元变量，名义变量等），根据各自类型的计算方法计算之后再加权求和。
关于指示符(即 权重)：指示符为0有两种情况
余弦相似性
