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根据processed.cleveland.data数据进行数据挖掘操作UCI公开数据集-heartdisease，属性信息如下：1.#3(age)2.#4(sex)3.#9(cp)4.#10(trestbps)5.#12(chol)6.#16(fbs)7.#19(restecg)8.#32(thalach)9.#38(exang)10.#40(oldpeak)11.#41(slope)12.#44(ca)13.#51(thal)14.#58(num)(thepredicted

1.FP树的生成过程1）扫描数据，得到所有频繁一项集的的计数。然后删除支持度低于阈值的项，将1项频繁集放入项头表，并按照支持度降序排列。2）扫描数据，将读到的原始数据剔除非频繁1项集，并按照支持度降序排列。3）读入排序后的数据集，插入FP树，插入时按照排序后的顺序，插入FP树中，排序靠前的节点是祖先节点，而靠后的是子孙节点。如果有共用的祖先，则对应的公用祖先节点计数加1。插入后，如果有新节点...

对河南省疫情进行数据挖掘import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport requests#请求地址url = "http://dia.t.gdatacloud.com/api/diagnose/diagnosePeople/ageStatis"params = { 'ar...

1.噪声是什么？数据集中的干扰数据（对场景描述不准确的数据）2.噪声怎么产生的？举个例子：手机信号来自于基站发射的电磁波，有的地方比较强，有的地方比较弱。运营商的工程师会负责统计不同区域信号强弱来进行网络规划，工程师采集信号的方法就是将一个信号接受终端固定到车上，然后开车绕着基站转，信号终端就会自动采集不同区域的信号强度，生成一份数据。但是如果车在采集过程中遇到了突发事件、急刹车，就可能会对信号...

3.3在习题2.2中，属性age包括如下值（以递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70。（a）使用深度为3的箱，用箱均值光滑以上数据。说明你的步骤，讨论这种技术对给定数据的效果（b）如何确定该数据中的离群点？（c）还有什么其他方法来光滑数据？a）步骤：步骤1...

数据缺失处理python函数数据缺失判断函数isnull() data.isnull()（1）数据过滤（dropna）数据过滤是将数据直接过滤掉dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)parameters 详解axis default 0指行,1为列how {‘any’, ‘all’...

数据预处理的主要步骤：数据清理，数据集成、数据规约和数据变换。目的主要是将缺失的数据补充完整，消除噪声数据，识别和删除离群点并解决不一致性。做到将数据格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据清除。1）异常数据处理：异常数据分析：（1）使用统计值进行判断，最大值、最小值、平均值等判断是否超出范围。（2） 使用3原则，异常值和平均值比超出三倍标准差及小概率事件，可看做异常值.（3）箱线图...

欧几里得距离：曼哈顿距离：欧几里得距离和曼哈顿距离满足以下数学性质：闵可夫斯基距离：上确界距离：余弦相似性：余弦相似性其实是一种变量，它可以用来比较文档，或是针对给定的查询词向量对文档排序。令x,y是两个待比较的向量，使用余弦度量作为相似性函数，我们有如下：小练习：在数据分析中，最重要的是选择相似性度量，然而，不存在广泛接受的主观相似性度量，结果可能因所用的相似性度量而...

1、Anaconda安装与使用（1）安装：https://www.anaconda.com/download/#windows，访问上述超链接，选择Anaconda for Windows Installer中的Python 3.7版本，根据系统配置选择64位或者32位的软件包进行下载。下载可执行文件Anaconda3-XXXX-Windows-x86_64.exe后，双击运行。安装过程还需注意...