8、数据管理与最近邻分类算法

数据管理与最近邻分类算法

1. 数据管理基础

在数据处理中，卡方值在皮尔逊卡方独立性检验中有着重要作用，它反映了单元格对检验的贡献。该检验用于衡量表格中单元格计数差异是由随机因素导致的可能性。若概率极低，则表明两个变量之间存在关联。

在 R 语言里，调用 CrossTable() 函数时，添加参数 chisq = TRUE 就能得到卡方检验结果。例如，当得到的概率约为 93% 时，意味着单元格计数的变化很可能是随机因素造成的，而非模型与颜色之间存在真实关联。

R 语言的数据管理基础涉及多种数据存储结构。向量是基础的数据结构，在此基础上可扩展组合成更复杂的数据类型，如列表和数据框。数据框类似于数据集，包含特征和示例。R 还提供了读写数据框到类似电子表格的表格数据文件的功能。

下面以二手车价格数据集为例，看看如何进行数据探索：
- 数值变量分析 ：使用常见的集中趋势和离散程度统计量来分析数值变量，如均值、中位数、标准差等。
- 可视化 ：通过散点图来展示价格和里程数之间的关系，直观呈现两者的关联。
- 名义变量分析 ：使用表格来分析名义变量，了解不同类别之间的分布情况。

2. 最近邻分类概述

最近邻分类器的核心思想是将未标记的示例分类到与其相似的已标记示例所在的类别中。尽管这个概念简单，但最近邻方法功能强大，在多个领域都有成功应用：
- 计算机视觉 ：包括光学字符识别、静态