數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟指南

數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟指南TOC\o"1-2"\h\u14767第1章數(shù)據(jù)收集與整理 6268171.1數(shù)據(jù)采集 618831.1.1確定目標(biāo)與需求 65871.1.2選擇合適的數(shù)據(jù)源 6160511.1.3數(shù)據(jù)采集方法 6116531.1.4數(shù)據(jù)采樣 6127671.2數(shù)據(jù)清洗 6152461.2.1缺失值處理 7324391.2.2異常值處理 7264471.2.3重復(fù)值處理 7243871.2.4數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 7190401.3數(shù)據(jù)整合 760251.3.1數(shù)據(jù)融合 7118401.3.2數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 7129111.3.3數(shù)據(jù)歸一化 7174311.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 738291.4.1選擇數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式 7244601.4.2數(shù)據(jù)庫(kù)管理 820811.4.3數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 830090第2章數(shù)據(jù)摸索性分析 854442.1數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì) 8260832.1.1中心趨勢(shì)度量 8280462.1.2離散程度度量 838782.1.3分布形態(tài) 8207392.2數(shù)據(jù)可視化 8261602.2.1散點(diǎn)圖 8272122.2.2直方圖 9223342.2.3箱線圖 961502.2.4餅圖與條形圖 993502.3常用數(shù)據(jù)摸索方法 985592.3.1相關(guān)性分析 9221792.3.2聚類分析 9147642.3.3主成分分析 9136552.4異常值檢測(cè) 935712.4.1基于統(tǒng)計(jì)的異常值檢測(cè) 9131732.4.2基于距離的異常值檢測(cè) 9159712.4.3基于模型的異常值檢測(cè) 1020200第3章數(shù)據(jù)預(yù)處理 10241543.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化 10118323.1.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 10164953.1.2數(shù)據(jù)歸一化 10202253.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 11132053.2.1類別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 11299943.2.2日期時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 11168723.3缺失值處理 11186653.3.1刪除缺失值 11182163.3.2填充缺失值 11168523.3.3插值法 1192183.4特征工程 11121783.4.1特征選擇 12154983.4.2特征提取 12299203.4.3特征構(gòu)造 129106第4章數(shù)據(jù)分析方法選擇 12286884.1監(jiān)督學(xué)習(xí) 1286504.1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除噪聲、特征工程等操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。 1292584.1.2選擇模型：根據(jù)問(wèn)題類型（回歸、分類、時(shí)序預(yù)測(cè)等）選擇合適的算法，如線性回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 12324614.1.3訓(xùn)練模型：利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，提高模型功能。 1241754.1.4模型評(píng)估：使用驗(yàn)證集或測(cè)試集評(píng)估模型功能，選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。 12254644.1.5模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，如調(diào)整超參數(shù)、使用正則化等。 12202504.2無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 13103224.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除噪聲等操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。 1397344.2.2選擇算法：根據(jù)需求（如聚類、降維、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等）選擇合適的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如K均值聚類、主成分分析、Apriori算法等。 13142754.2.3模型訓(xùn)練：利用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)優(yōu)化算法確定模型參數(shù)。 13115684.2.4模型評(píng)估：根據(jù)實(shí)際需求，選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如輪廓系數(shù)、同質(zhì)性等，評(píng)估模型功能。 13111154.2.5模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，調(diào)整算法參數(shù)或模型結(jié)構(gòu)，提高模型功能。 13148234.3半監(jiān)督學(xué)習(xí) 13176314.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除噪聲、特征工程等操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。 13191684.3.2選擇模型：根據(jù)問(wèn)題類型選擇合適的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于圖的半監(jiān)督分類、基于一致性正則化的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等。 1396154.3.3模型訓(xùn)練：利用標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，通過(guò)優(yōu)化算法確定模型參數(shù)。 13274174.3.4模型評(píng)估：使用驗(yàn)證集或測(cè)試集評(píng)估模型功能，選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率等。 1317064.3.5模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，調(diào)整算法參數(shù)或模型結(jié)構(gòu)，提高模型功能。 13267854.4強(qiáng)化學(xué)習(xí) 13310204.4.1環(huán)境建模：根據(jù)實(shí)際問(wèn)題，構(gòu)建合適的強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境，包括狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)等元素。 14263434.4.2策略選擇：根據(jù)問(wèn)題特點(diǎn)選擇合適的策略學(xué)習(xí)方法，如Q學(xué)習(xí)、Sarsa、深度Q網(wǎng)絡(luò)等。 14142224.4.3模型訓(xùn)練：通過(guò)與環(huán)境的交互，不斷更新策略，優(yōu)化決策過(guò)程。 14205454.4.4模型評(píng)估：使用特定的評(píng)估指標(biāo)，如累積獎(jiǎng)勵(lì)、平均獎(jiǎng)勵(lì)等，評(píng)估策略功能。 1475884.4.5策略調(diào)優(yōu)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，調(diào)整學(xué)習(xí)參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等，提高策略功能。 142234第5章建模與評(píng)估 14165535.1模型選擇 1452435.1.1理解問(wèn)題背景與目標(biāo) 14124375.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理 14138925.1.3選擇合適的模型 14299955.1.4模型假設(shè)檢驗(yàn) 14283635.2模型訓(xùn)練 14113585.2.1數(shù)據(jù)劃分 14194555.2.2特征工程 1474245.2.3模型參數(shù)調(diào)優(yōu) 15121615.2.4模型訓(xùn)練與驗(yàn)證 15265915.3模型評(píng)估 15117345.3.1評(píng)估指標(biāo)選擇 1547845.3.2評(píng)估方法 15297175.3.3功能分析 15172805.4模型優(yōu)化 15205135.4.1參數(shù)優(yōu)化 15308515.4.2特征優(yōu)化 1560745.4.3模型融合 15101005.4.4模型調(diào)整與驗(yàn)證 1519671第6章回歸分析 15186646.1線性回歸 1546616.1.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 15141436.1.2模型建立 16227836.1.3模型診斷 16179436.1.4結(jié)果解釋 16145766.2多元回歸 16241816.2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 16118806.2.2模型建立 1633186.2.3模型診斷 1657066.2.4結(jié)果解釋 1668536.3邏輯回歸 16157706.3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 16202816.3.2模型建立 17192506.3.3模型診斷 17100396.3.4結(jié)果解釋 17153726.4其他回歸方法 17309266.4.1穩(wěn)定性回歸 17120206.4.2非線性回歸 17278266.4.3泊松回歸 17252406.4.4縱向數(shù)據(jù)分析 1717528第7章分類與預(yù)測(cè) 1785307.1K近鄰分類 17234897.1.1K近鄰算法原理 17287157.1.2K值的選擇 189547.1.3距離度量 18171117.2決策樹(shù)分類 1850147.2.1決策樹(shù)原理 18176017.2.2特征選擇 1876707.2.3決策樹(shù)剪枝 1818967.3支持向量機(jī)分類 18313127.3.1支持向量機(jī)原理 18103857.3.2核函數(shù) 1927747.3.3模型參數(shù)選擇 19223007.4集成學(xué)習(xí)方法 19108737.4.1集成學(xué)習(xí)原理 1949967.4.2常見(jiàn)集成學(xué)習(xí)方法 19194357.4.3模型融合 1912622第8章聚類分析 19229958.1K均值聚類 1922848.1.1算法原理 19106448.1.2關(guān)鍵步驟 1915208.1.3參數(shù)選擇 2075088.2層次聚類 20234118.2.1算法原理 20141148.2.2關(guān)鍵步驟 20146258.2.3類別選擇 20118878.3密度聚類 20279858.3.1算法原理 20251458.3.2關(guān)鍵步驟 2012828.3.3參數(shù)選擇 2055258.4聚類算法評(píng)估 21165798.4.1內(nèi)部評(píng)估指標(biāo) 2144738.4.2外部評(píng)估指標(biāo) 21117188.4.3應(yīng)用場(chǎng)景 2124060第9章時(shí)間序列分析 21278329.1時(shí)間序列基本概念 2157269.1.1時(shí)間序列的定義與特點(diǎn) 21153699.1.2時(shí)間序列的組成要素 21139839.1.3時(shí)間序列的分類 21188939.1.4時(shí)間序列的應(yīng)用領(lǐng)域 21303099.2平穩(wěn)性檢驗(yàn) 21126439.2.1平穩(wěn)性的概念與意義 21275159.2.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法 21203379.2.2.1圖形檢驗(yàn)法 21274529.2.2.2統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)法 21108239.2.2.3單位根檢驗(yàn)法 21147359.2.3平穩(wěn)性轉(zhuǎn)換方法 21234049.2.3.1差分法 21102109.2.3.2對(duì)數(shù)變換法 2122539.2.3.3冪變換法 21158359.3模型構(gòu)建與預(yù)測(cè) 22223219.3.1自回歸模型（AR） 22250489.3.2移動(dòng)平均模型（MA） 22320889.3.3自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA） 22312769.3.4自回歸積分移動(dòng)平均模型（ARIMA） 22206509.3.5季節(jié)性時(shí)間序列模型 22300669.3.6模型參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn) 2283899.3.6.1模型參數(shù)估計(jì)方法 22231649.3.6.2模型參數(shù)檢驗(yàn)方法 2282459.3.7模型預(yù)測(cè)與優(yōu)化 22175669.3.7.1模型預(yù)測(cè)步驟 22194729.3.7.2模型優(yōu)化策略 2259929.4案例分析 2244299.4.1案例背景與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 22197179.4.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)與分析 2297519.4.3模型選擇與構(gòu)建 2273969.4.4模型預(yù)測(cè)與評(píng)估 22323589.4.5模型應(yīng)用與建議 2225683第10章結(jié)果呈現(xiàn)與報(bào)告撰寫 221603210.1數(shù)據(jù)可視化展示 221873310.1.1選擇合適的圖表類型：根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目的和類型，選擇柱狀圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖等最能有效表達(dá)數(shù)據(jù)特征的圖表類型。 222562410.1.2保證圖表清晰易懂：圖表應(yīng)具備簡(jiǎn)潔明了的特點(diǎn)，包括明確的標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽、圖例以及必要的注釋。 22379410.1.3利用色彩和布局增強(qiáng)視覺(jué)表達(dá)：合理運(yùn)用色彩突出關(guān)鍵數(shù)據(jù)，同時(shí)注意圖表的整體布局，使之美觀、協(xié)調(diào)。 222319810.1.4交互式可視化展示：利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析工具，制作交互式圖表，使讀者可以更深入地摸索數(shù)據(jù)。 22614310.2分析結(jié)果解讀 221216010.2.1結(jié)果概述：對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)要概括，說(shuō)明分析過(guò)程中發(fā)覺(jué)的主要趨勢(shì)、模式或異常情況。 23927810.2.2深入剖析關(guān)鍵發(fā)覺(jué)：針對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)或重要發(fā)覺(jué)，進(jìn)行詳細(xì)解讀，闡述其背后的原因和可能的影響。 232193610.2.3對(duì)比分析：將不同數(shù)據(jù)集或時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，揭示其中的差異和變化。 23359310.2.4結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)意義：將數(shù)據(jù)分析結(jié)果與實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合，說(shuō)明分析結(jié)果在實(shí)際工作中的應(yīng)用價(jià)值和意義。 231942810.3報(bào)告撰寫要點(diǎn) 231403710.3.1結(jié)構(gòu)清晰：報(bào)告應(yīng)具備明確的引言、正文和結(jié)尾部分，邏輯清晰，便于閱讀。 231559510.3.2語(yǔ)言簡(jiǎn)練：使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言描述分析結(jié)果，避免冗長(zhǎng)的敘述。 233087810.3.3數(shù)據(jù)支撐：保證報(bào)告中的觀點(diǎn)和結(jié)論都有充分的數(shù)據(jù)支持，避免主觀臆斷。 232884510.3.4結(jié)論和建議：在報(bào)告結(jié)尾部分給出明確的結(jié)論，并結(jié)合分析結(jié)果提出具體的建議和改進(jìn)措施。 23175310.4數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目總結(jié)與反思 232193310.4.1項(xiàng)目目標(biāo)回顧：回顧項(xiàng)目初始設(shè)定的目標(biāo)和預(yù)期成果，評(píng)估實(shí)際完成情況。 23207410.4.2分析方法評(píng)估：對(duì)所采用的分析方法和技術(shù)進(jìn)行評(píng)估，總結(jié)優(yōu)缺點(diǎn)，探討改進(jìn)空間。 232337010.4.3數(shù)據(jù)質(zhì)量與可靠性：反思數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)處理過(guò)程中可能存在的問(wèn)題，為后續(xù)項(xiàng)目提供借鑒。 23326510.4.4團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通：總結(jié)項(xiàng)目過(guò)程中團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，提升未來(lái)項(xiàng)目的執(zhí)行效率。 23第1章數(shù)據(jù)收集與整理1.1數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的首要步驟，其質(zhì)量直接影響到后續(xù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。以下是數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵操作指南：1.1.1確定目標(biāo)與需求分析項(xiàng)目目標(biāo)，明確所需數(shù)據(jù)類型、范圍及粒度。制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)采集計(jì)劃，包括數(shù)據(jù)來(lái)源、采集方法、時(shí)間周期等。1.1.2選擇合適的數(shù)據(jù)源根據(jù)項(xiàng)目需求，從內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)、外部數(shù)據(jù)服務(wù)、公開(kāi)數(shù)據(jù)資源等渠道獲取數(shù)據(jù)。評(píng)估數(shù)據(jù)源的可靠性、權(quán)威性和實(shí)時(shí)性，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。1.1.3數(shù)據(jù)采集方法手動(dòng)采集：通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷、訪談、查閱文獻(xiàn)等方式收集數(shù)據(jù)。自動(dòng)采集：利用爬蟲(chóng)、API接口等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的批量采集。1.1.4數(shù)據(jù)采樣在保證數(shù)據(jù)代表性的前提下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)采樣或分層采樣。保證采樣方法科學(xué)合理，避免采樣偏差。1.2數(shù)據(jù)清洗采集到的原始數(shù)據(jù)往往存在缺失值、異常值、重復(fù)值等問(wèn)題，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。1.2.1缺失值處理識(shí)別缺失數(shù)據(jù)，分析缺失原因。采用填充、刪除、插值等方法處理缺失值。1.2.2異常值處理通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析、可視化等方法發(fā)覺(jué)異常值。判斷異常值是否為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，采取刪除、修正等措施。1.2.3重復(fù)值處理檢測(cè)并刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。保證數(shù)據(jù)唯一性，避免分析結(jié)果失真。1.2.4數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，提高數(shù)據(jù)的一致性。對(duì)類別型數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼轉(zhuǎn)換，便于后續(xù)分析。1.3數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)整合是將來(lái)自不同來(lái)源、格式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理，形成可供分析使用的數(shù)據(jù)集。1.3.1數(shù)據(jù)融合根據(jù)分析需求，將多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并。保證數(shù)據(jù)融合過(guò)程中的數(shù)據(jù)一致性，避免數(shù)據(jù)冗余。1.3.2數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)利用數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。采用關(guān)聯(lián)規(guī)則、相似度計(jì)算等方法，挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系。1.3.3數(shù)據(jù)歸一化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行尺度變換，使不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)具有可比性。采用歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等方法，消除數(shù)據(jù)量綱和尺度差異的影響。1.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)合理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式有助于提高數(shù)據(jù)檢索效率，保證數(shù)據(jù)安全。1.4.1選擇數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式根據(jù)數(shù)據(jù)類型和分析需求，選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式（如CSV、JSON、XML等）?？紤]數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展性、兼容性和可維護(hù)性。1.4.2數(shù)據(jù)庫(kù)管理使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、Oracle）或NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、Redis）進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。建立數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)合理的索引，提高數(shù)據(jù)查詢效率。1.4.3數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)定期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，防止數(shù)據(jù)丟失。建立數(shù)據(jù)恢復(fù)機(jī)制，保證數(shù)據(jù)安全。第2章數(shù)據(jù)摸索性分析2.1數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)摸索性數(shù)據(jù)分析的第一步是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。本節(jié)將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)、離散程度以及分布形態(tài)。2.1.1中心趨勢(shì)度量均值：計(jì)算數(shù)據(jù)集的平均值，以描述數(shù)據(jù)的平均水平。中位數(shù)：確定數(shù)據(jù)集的中間值，對(duì)異常值具有較好的魯棒性。眾數(shù)：描述數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值。2.1.2離散程度度量極差：描述數(shù)據(jù)集中最大值與最小值之間的差異。四分位距：描述數(shù)據(jù)集中上四分位數(shù)與下四分位數(shù)之間的差異。方差與標(biāo)準(zhǔn)差：描述數(shù)據(jù)集中數(shù)值的分散程度。離散系數(shù)：用于比較不同數(shù)據(jù)集的離散程度。2.1.3分布形態(tài)偏度與峰度：描述數(shù)據(jù)分布的對(duì)稱性和尖峭程度。數(shù)據(jù)分布：通過(guò)直方圖、密度曲線等展示數(shù)據(jù)分布情況。2.2數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化是摸索性數(shù)據(jù)分析中的一環(huán)。本節(jié)將介紹如何通過(guò)圖表直觀地展示數(shù)據(jù)的特征和關(guān)系。2.2.1散點(diǎn)圖描述兩個(gè)變量之間的關(guān)系。檢查數(shù)據(jù)是否存在線性或非線性關(guān)系。2.2.2直方圖展示數(shù)據(jù)分布情況。查看數(shù)據(jù)是否近似于正態(tài)分布或其他分布。2.2.3箱線圖顯示數(shù)據(jù)的四分位數(shù)、異常值和分布情況。對(duì)比不同數(shù)據(jù)集的分布特征。2.2.4餅圖與條形圖顯示分類數(shù)據(jù)的占比和排序。適用于展示數(shù)據(jù)中各類別的相對(duì)大小。2.3常用數(shù)據(jù)摸索方法本節(jié)將介紹一些常用的數(shù)據(jù)摸索方法，以幫助發(fā)覺(jué)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和關(guān)系。2.3.1相關(guān)性分析計(jì)算變量間的相關(guān)系數(shù)，如皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)等。判斷變量間的線性關(guān)系。2.3.2聚類分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，以發(fā)覺(jué)數(shù)據(jù)中的潛在模式。常用算法有Kmeans、層次聚類等。2.3.3主成分分析降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要信息。適用于高維數(shù)據(jù)的降維處理。2.4異常值檢測(cè)異常值檢測(cè)是摸索性數(shù)據(jù)分析中的一項(xiàng)重要任務(wù)。本節(jié)將介紹一些常用的異常值檢測(cè)方法。2.4.1基于統(tǒng)計(jì)的異常值檢測(cè)使用標(biāo)準(zhǔn)差、四分位數(shù)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為異常值。2.4.2基于距離的異常值檢測(cè)利用數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離（如歐氏距離）評(píng)估其異常程度。常用算法有孤立森林、基于密度的局部異常因子等。2.4.3基于模型的異常值檢測(cè)建立數(shù)據(jù)模型，通過(guò)數(shù)據(jù)點(diǎn)與模型之間的差異判斷其是否為異常值。常用方法有線性回歸、支持向量機(jī)等。第3章數(shù)據(jù)預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化數(shù)據(jù)預(yù)處理的首要步驟是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化處理，以保證數(shù)據(jù)在相同的尺度下進(jìn)行分析，避免因數(shù)據(jù)尺度差異導(dǎo)致的分析誤差。3.1.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的過(guò)程。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法有Zscore標(biāo)準(zhǔn)化和最小最大標(biāo)準(zhǔn)化。（1）Zscore標(biāo)準(zhǔn)化Zscore標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：\[z=\frac{x\mu}{\sigma}\]其中，\(x\)為原始數(shù)據(jù)，\(\mu\)為均值，\(\sigma\)為標(biāo)準(zhǔn)差。（2）最小最大標(biāo)準(zhǔn)化最小最大標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：\[x_{new}=\frac{xx_{min}}{x_{max}x_{min}}\times(maxmin)min\]其中，\(x\)為原始數(shù)據(jù)，\(x_{min}\)和\(x_{max}\)分別為數(shù)據(jù)的最小值和最大值，\(max\)和\(min\)為需要縮放到的最大值和最小值。3.1.2數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)歸一化是指將數(shù)據(jù)壓縮到[0,1]區(qū)間。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)歸一化方法有線性函數(shù)歸一化和對(duì)數(shù)函數(shù)歸一化。（1）線性函數(shù)歸一化線性函數(shù)歸一化公式如下：\[x_{new}=\frac{xx_{min}}{x_{max}x_{min}}\]（2）對(duì)數(shù)函數(shù)歸一化對(duì)數(shù)函數(shù)歸一化公式如下：\[x_{new}=\log_{10}(x1)\]3.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要包括將類別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)、將日期時(shí)間數(shù)據(jù)提取相關(guān)信息等。3.2.1類別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換類別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通常采用獨(dú)熱編碼（OneHotEncoding）或標(biāo)簽編碼（LabelEncoding）。（1）獨(dú)熱編碼獨(dú)熱編碼將每個(gè)類別值映射到一個(gè)二進(jìn)制向量，向量的長(zhǎng)度等于類別值的數(shù)量，其中一個(gè)元素為1，其余元素為0。（2）標(biāo)簽編碼標(biāo)簽編碼將類別值映射到一個(gè)整數(shù)。這種編碼方式可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)間的數(shù)值關(guān)系誤解，如0和1可能被錯(cuò)誤地認(rèn)為比其他整數(shù)更接近。3.2.2日期時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換日期時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括提取年、月、日、小時(shí)、分鐘等信息，以便后續(xù)分析。3.3缺失值處理數(shù)據(jù)預(yù)處理中不可避免地會(huì)遇到缺失值問(wèn)題。處理缺失值的方法主要有以下幾種：3.3.1刪除缺失值如果缺失值較少，可以直接刪除含有缺失值的行或列。3.3.2填充缺失值填充缺失值可以采用以下方法：（1）使用固定值填充；（2）使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量填充；（3）使用回歸、決策樹(shù)等模型預(yù)測(cè)缺失值。3.3.3插值法插值法包括線性插值、多項(xiàng)式插值等，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的插值方法。3.4特征工程特征工程是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過(guò)提取和構(gòu)建新的特征，提高模型的預(yù)測(cè)功能。3.4.1特征選擇特征選擇是指從原始特征中選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)最有價(jià)值的特征。常見(jiàn)的方法有：（1）相關(guān)性分析；（2）基于模型的選擇；（3）迭代選擇。3.4.2特征提取特征提取是指通過(guò)變換、組合等方式新的特征。常見(jiàn)的方法有：（1）主成分分析（PCA）；（2）線性判別分析（LDA）；（3）多項(xiàng)式特征提取。3.4.3特征構(gòu)造特征構(gòu)造是指根據(jù)業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，構(gòu)造對(duì)模型預(yù)測(cè)有幫助的新特征。特征構(gòu)造需要結(jié)合實(shí)際問(wèn)題和數(shù)據(jù)情況進(jìn)行靈活運(yùn)用。第4章數(shù)據(jù)分析方法選擇4.1監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法，通過(guò)已有標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。在選擇監(jiān)督學(xué)習(xí)方法時(shí)，以下步驟：4.1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除噪聲、特征工程等操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。4.1.2選擇模型：根據(jù)問(wèn)題類型（回歸、分類、時(shí)序預(yù)測(cè)等）選擇合適的算法，如線性回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。4.1.3訓(xùn)練模型：利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，提高模型功能。4.1.4模型評(píng)估：使用驗(yàn)證集或測(cè)試集評(píng)估模型功能，選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。4.1.5模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，如調(diào)整超參數(shù)、使用正則化等。4.2無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種無(wú)需標(biāo)簽樣本的數(shù)據(jù)分析方法，旨在挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律。在選擇無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法時(shí)，以下步驟：4.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除噪聲等操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。4.2.2選擇算法：根據(jù)需求（如聚類、降維、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等）選擇合適的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如K均值聚類、主成分分析、Apriori算法等。4.2.3模型訓(xùn)練：利用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)優(yōu)化算法確定模型參數(shù)。4.2.4模型評(píng)估：根據(jù)實(shí)際需求，選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如輪廓系數(shù)、同質(zhì)性等，評(píng)估模型功能。4.2.5模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，調(diào)整算法參數(shù)或模型結(jié)構(gòu)，提高模型功能。4.3半監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，利用部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。在選擇半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法時(shí)，以下步驟：4.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除噪聲、特征工程等操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。4.3.2選擇模型：根據(jù)問(wèn)題類型選擇合適的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于圖的半監(jiān)督分類、基于一致性正則化的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等。4.3.3模型訓(xùn)練：利用標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，通過(guò)優(yōu)化算法確定模型參數(shù)。4.3.4模型評(píng)估：使用驗(yàn)證集或測(cè)試集評(píng)估模型功能，選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率等。4.3.5模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，調(diào)整算法參數(shù)或模型結(jié)構(gòu)，提高模型功能。4.4強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)學(xué)習(xí)策略來(lái)實(shí)現(xiàn)決策優(yōu)化的數(shù)據(jù)分析方法。在選擇強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法時(shí)，以下步驟：4.4.1環(huán)境建模：根據(jù)實(shí)際問(wèn)題，構(gòu)建合適的強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境，包括狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)等元素。4.4.2策略選擇：根據(jù)問(wèn)題特點(diǎn)選擇合適的策略學(xué)習(xí)方法，如Q學(xué)習(xí)、Sarsa、深度Q網(wǎng)絡(luò)等。4.4.3模型訓(xùn)練：通過(guò)與環(huán)境的交互，不斷更新策略，優(yōu)化決策過(guò)程。4.4.4模型評(píng)估：使用特定的評(píng)估指標(biāo)，如累積獎(jiǎng)勵(lì)、平均獎(jiǎng)勵(lì)等，評(píng)估策略功能。4.4.5策略調(diào)優(yōu)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，調(diào)整學(xué)習(xí)參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等，提高策略功能。第5章建模與評(píng)估5.1模型選擇在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，模型選擇是的一步。合理的模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。本節(jié)主要介紹以下關(guān)鍵步驟：5.1.1理解問(wèn)題背景與目標(biāo)分析問(wèn)題背景，明確要解決的具體問(wèn)題，例如分類、回歸或聚類等。5.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、缺失值處理、異常值處理等，以便于后續(xù)建模。5.1.3選擇合適的模型根據(jù)問(wèn)題類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等。5.1.4模型假設(shè)檢驗(yàn)對(duì)選定的模型進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，保證模型的有效性和可靠性。5.2模型訓(xùn)練模型訓(xùn)練是建模過(guò)程中的核心環(huán)節(jié)，本節(jié)將介紹以下關(guān)鍵步驟：5.2.1數(shù)據(jù)劃分將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，通常按照一定的比例（如7:2:1）進(jìn)行劃分。5.2.2特征工程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、特征轉(zhuǎn)換和特征選擇等操作，提高模型的泛化能力。5.2.3模型參數(shù)調(diào)優(yōu)根據(jù)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，使用交叉驗(yàn)證等方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以提高模型功能。5.2.4模型訓(xùn)練與驗(yàn)證使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并在驗(yàn)證集上評(píng)估模型功能，保證模型在未知數(shù)據(jù)上具有較好的預(yù)測(cè)能力。5.3模型評(píng)估模型評(píng)估是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸δ艿年P(guān)鍵環(huán)節(jié)，以下為評(píng)估步驟：5.3.1評(píng)估指標(biāo)選擇根據(jù)問(wèn)題類型和實(shí)際需求，選擇適當(dāng)?shù)脑u(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值、均方誤差等。5.3.2評(píng)估方法使用測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，保證模型功能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。5.3.3功能分析對(duì)比不同模型的評(píng)估結(jié)果，分析各模型的優(yōu)缺點(diǎn)，為后續(xù)模型優(yōu)化提供依據(jù)。5.4模型優(yōu)化模型優(yōu)化旨在進(jìn)一步提高模型功能，本節(jié)將介紹以下關(guān)鍵步驟：5.4.1參數(shù)優(yōu)化通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等，提高模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)。5.4.2特征優(yōu)化對(duì)特征進(jìn)行進(jìn)一步篩選和組合，以提高模型的泛化能力。5.4.3模型融合結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，通過(guò)投票、加權(quán)平均等方法提高模型功能。5.4.4模型調(diào)整與驗(yàn)證根據(jù)優(yōu)化結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，并在驗(yàn)證集上驗(yàn)證優(yōu)化效果，保證模型功能的提升。第6章回歸分析6.1線性回歸6.1.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備確定因變量與自變量數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值與異常值數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化6.1.2模型建立選擇合適的線性回歸模型利用最小二乘法或其他優(yōu)化算法求解模型參數(shù)6.1.3模型診斷檢查殘差是否滿足正態(tài)分布、獨(dú)立性及方差齊性假設(shè)利用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法（如t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)）評(píng)估模型顯著性分析多重共線性問(wèn)題6.1.4結(jié)果解釋解釋回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義討論模型對(duì)因變量的預(yù)測(cè)能力6.2多元回歸6.2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備選擇與因變量相關(guān)的多個(gè)自變量處理自變量之間的多重共線性問(wèn)題6.2.2模型建立利用多元線性回歸模型描述多個(gè)自變量與因變量之間的關(guān)系選擇合適的算法求解模型參數(shù)6.2.3模型診斷檢驗(yàn)殘差的正態(tài)性、獨(dú)立性和方差齊性假設(shè)分析VIF（方差膨脹因子）以評(píng)估多重共線性采用逐步回歸、主成分回歸等方法優(yōu)化模型6.2.4結(jié)果解釋分析各個(gè)自變量的影響程度及其顯著性評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力及適用范圍6.3邏輯回歸6.3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備確定二分類或多分類的因變量處理自變量與因變量之間的非線性關(guān)系6.3.2模型建立構(gòu)建邏輯回歸模型，利用最大似然估計(jì)求解參數(shù)選擇合適的模型類型（如二元邏輯回歸、多元邏輯回歸）6.3.3模型診斷分析擬合度指標(biāo)（如似然比卡方檢驗(yàn)、HosmerLemeshow擬合度檢驗(yàn)）檢查預(yù)測(cè)概率與實(shí)際觀測(cè)值之間的擬合程度6.3.4結(jié)果解釋解釋回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義評(píng)估模型預(yù)測(cè)概率的準(zhǔn)確性6.4其他回歸方法6.4.1穩(wěn)定性回歸介紹穩(wěn)定性回歸的原理及適用場(chǎng)景實(shí)施穩(wěn)定性回歸分析并解釋結(jié)果6.4.2非線性回歸研究非線性回歸模型的構(gòu)建方法分析非線性回歸模型在數(shù)據(jù)擬合中的應(yīng)用6.4.3泊松回歸介紹泊松回歸適用于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)應(yīng)用泊松回歸模型并分析結(jié)果6.4.4縱向數(shù)據(jù)分析探討縱向數(shù)據(jù)分析中回歸模型的應(yīng)用解釋不同時(shí)間點(diǎn)自變量與因變量關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化第7章分類與預(yù)測(cè)7.1K近鄰分類7.1.1K近鄰算法原理定義：K近鄰算法（KNearestNeighbors，KNN）是一種基本的分類與回歸方法。原理：對(duì)于一個(gè)未知類別的樣本，KNN算法通過(guò)計(jì)算它與訓(xùn)練集中所有樣本的距離，選取距離最近的K個(gè)樣本，然后在這K個(gè)樣本中，選擇出現(xiàn)頻率最高的類別作為未知樣本的類別。7.1.2K值的選擇方法：交叉驗(yàn)證法、肘部法則等。注意事項(xiàng)：K值過(guò)小容易過(guò)擬合，K值過(guò)大則容易欠擬合。7.1.3距離度量歐氏距離曼哈頓距離閔可夫斯基距離7.2決策樹(shù)分類7.2.1決策樹(shù)原理定義：決策樹(shù)（DecisionTree，DT）是一種樹(shù)形結(jié)構(gòu)，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與回歸。原理：從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，根據(jù)特征進(jìn)行劃分，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)，直至葉節(jié)點(diǎn)，葉節(jié)點(diǎn)表示預(yù)測(cè)結(jié)果。7.2.2特征選擇信息增益基尼不純度卡方檢驗(yàn)7.2.3決策樹(shù)剪枝預(yù)剪枝后剪枝剪枝方法：代價(jià)復(fù)雜度剪枝、最小化誤差剪枝等。7.3支持向量機(jī)分類7.3.1支持向量機(jī)原理定義：支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一種二分類模型，目標(biāo)是在特征空間中找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的樣本分開(kāi)。原理：通過(guò)最大化間隔，找到最優(yōu)的超平面。7.3.2核函數(shù)線性核多項(xiàng)式核徑向基函數(shù)（RBF）核硬間隔與軟間隔7.3.3模型參數(shù)選擇懲罰參數(shù)C核函數(shù)參數(shù)7.4集成學(xué)習(xí)方法7.4.1集成學(xué)習(xí)原理定義：集成學(xué)習(xí)（EnsembleLearning）是通過(guò)組合多個(gè)模型，提高模型功能的方法。原理：通過(guò)多個(gè)弱學(xué)習(xí)器，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。7.4.2常見(jiàn)集成學(xué)習(xí)方法BaggingBoostingStacking7.4.3模型融合投票法加權(quán)平均法樹(shù)模型融合：隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)等。第8章聚類分析8.1K均值聚類8.1.1算法原理K均值聚類是一種基于距離的迭代聚類方法，通過(guò)最小化簇內(nèi)距離的平方和來(lái)進(jìn)行樣本劃分。8.1.2關(guān)鍵步驟（1）初始化：隨機(jī)選擇K個(gè)樣本作為初始聚類中心。（2）分配：計(jì)算每個(gè)樣本與各聚類中心的距離，將其分配到最近的聚類中心所代表的簇中。（3）更新：計(jì)算每個(gè)簇內(nèi)樣本的均值，作為新的聚類中心。（4）迭代：重復(fù)步驟2和步驟3，直至滿足停止條件（如聚類中心變化小于設(shè)定閾值或達(dá)到最大迭代次數(shù)）。8.1.3參數(shù)選擇K值的選擇對(duì)聚類結(jié)果具有重要影響，常用的方法有手肘法、輪廓系數(shù)法等。8.2層次聚類8.2.1算法原理層次聚類是通過(guò)計(jì)算樣本之間的距離，按照距離由近到遠(yuǎn)的順序?qū)颖局鸩胶喜⒊纱亍?.2.2關(guān)鍵步驟（1）計(jì)算距離：計(jì)算各樣本之間的距離矩陣。（2）合并：選擇距離最近的兩個(gè)樣本（或簇），合并為一個(gè)新簇。（3）更新：重新計(jì)算新簇與其他樣本（或簇）之間的距離。（4）迭代：重復(fù)步驟2和步驟3，直至所有樣本合并為一個(gè)簇。8.2.3類別選擇層次聚類可分為凝聚的層次聚類和分裂的層次聚類，凝聚層次聚類從單個(gè)樣本開(kāi)始合并，分裂層次聚類從所有樣本開(kāi)始逐步分裂。8.3密度聚類8.3.1算法原理密度聚類是根據(jù)樣本之間的密度分布來(lái)確定簇的結(jié)構(gòu)，適用于識(shí)別任意形狀的簇。8.3.2關(guān)鍵步驟（1）計(jì)算密度：計(jì)算每個(gè)樣本的局部密度和最小距離。（2）確定聚類中心：選擇局部密度高且最小距離較大的樣本作為聚類中心。（3）分配：將每個(gè)樣本分配到距離最近的聚類中心所在的簇。（4）更新：重復(fù)步驟2和步驟3，直至聚類中心不再變化。8.3.3參數(shù)選擇密度聚類中，密度計(jì)算涉及鄰域半徑和最小密度閾值等參數(shù)的選擇，這些參數(shù)會(huì)影響聚類結(jié)果。8.4聚類算法評(píng)估8.4.1內(nèi)部評(píng)估指標(biāo)（1）簇內(nèi)距離：衡量簇內(nèi)樣本之間的