5.3 数据的分析 课件 高中信息技术同步教学课件（粤教版2019）必修1

数据处理和可视化表达 粤教版（2019版） 信息技术（高中） 5.3 数据的分析 学易同步精品课堂 必修1 数据与计算 第五章 1、特征探索 2、关联分析 学习目标 3、聚类分析 重点：特征探索、关联分析 难点：聚类分析 重难点 课堂导入 数据分析就是在一大批杂乱无章的数据中，运用数字化工具和技术，探索数据内在的 结构和规律，构建数学模型，并进行可视化表达，通过验证将模型转化为知识，为诊断过 去、预测未来发挥作用。数据分析一般包括特征探索、关联分析、聚类与分类、建立模型 和模型评价等。 5 . 3 . 1 特征探索 数据特征探索的主要任务是对数据进行预处理，发现和处理缺失值、异常数据，绘制直方图，观察分析数据的分布特征，求最大、最小值、极差等描述性统计量。 5 . 3 . 2 关联分析 关联分析就是分析并发现存在于大量数据之间的关联性或相关性，从而描述一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。算法如下： （1）扫描历史数据，并对每项数据进行频率次数统计。 （2）构建候选项集C1，并计算其支持度，即数据出现频率次数与总数的比。 （3）对候选项集的支持度进行筛选，筛选的数据项支持度应当不小于最小支持度， 从而形成频繁项集L1。 （4）对频繁项集L2进行连接生成候选项集C2，重复上述步骤，最终形成频繁K项集或者最大频繁项集。 5 . 3 . 3 聚类分析 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。 聚类分析的算法有很多，其中K-平均 （K-Means）算法是一种经典的自下而上的聚类分析方法。K-平均算法的基本思想就是在 空间N个点中，初始选择K个点作为中心聚类点，然后将N个点分别与K个点计算距离，选 择自己最近的点作为自己的中心点，再不断更新中心聚集点，以达到“物以类聚，人以群 分”的效果。 图5-10  聚类分析K-平均算法 聚类分析的基本算法如下： （1）从数据点集合中随机选择K个点作为初始的聚集中心，每个中心点代表着每个聚集中心的平均值。 （2）对其余的每个数据点，依次判断其与K个中心点的距离，距离最近的表明它属于这项聚类。 （3）重新计算新的聚簇集合的平均值即中心点。整个过程不断迭代计算，直到达到 预先