R语言学习数据挖掘
1.用R计算数据基本统计量（均值）
学习机器学习和数据挖掘中的各种算法和模型，需要掌握统计学的基本概念。统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，并预测对象未来走势的一门综合性科学。
简单说，统计学是根据样本估计总体的科学。它的一些思想和大数据思想有些相悖，不关注数据的大小，而是更关注数据的好坏。
分析数据的第一步要进行数据描述性分析，数据描述性分析指的是：通过绘制统计图、编译统计 表、描述统计量等方法来表数据数据的分布特征。
其中，描述统计量包括：中心趋势度量、分散程度度量
中心趋势度量 描述样本数据的集中趋势的统计量 均值、中位数、众数、百分位数……
分散程度度量 又称散布度量 方差、标准差、极差、百分位数……
对于R中的必会操作可以参见：R语言必会基础语法
均值（mean）
均值数据的平均值
均值和期望：数据总体的平均值是均值，数据样本的平均值是期望。
用R计算均值
函数：在R中，可以用mean()函数来计算样本的均值
mean(x, trim=0, na.rm=FALSE）
其中，x是样本数据（比如向量、矩阵、数组或数据框），trim是计算均值前去掉与均值差较大数据的比例， 缺省值为0，即包含全部数据。当na.rm=FALSE时，允许数据中有缺失数据。
例1
> data<-c(30,31,47,50,52,56,60,63,70,70,110)
> data
[1] 30 31 47 50 52 56 60 63 70 70 110
> result=mean(data);result
[1] 58.09091
mean()函数还可以计算一个矩阵的总体数据均值。
例2
> data<-1:12
> dim(data)<-c(3,4);data
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
[2,] 2 5 8 11
[3,] 3 6 9 12
> result=mean(data);result
[1] 6.5
apply(x，1或2，计算函数 )
计算矩阵中每行或每列的均值，需要调用apply()函数。
其中，x是样本数据，数字1表示求每行的数据平均值，数字2表示求每列的平均值。
还以上面的矩阵为例
例3
> result=apply(data,1,mean);result
[1] 5.5 6.5 7.5
> result=apply(data,2,mean);result
[1] 2 5 8 11
参数trim
均值的弱点是对异常值敏感，所以有的时候我们需要剔除掉一些数据，然后才能得到准确有意义的均值。
比如下面这组数据记录学生的体重值：
750,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5
66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0
其中有一个值少了个小数点，变成了750kg，此时计算均值就是有误差的。所以需要把异常值替换掉。可以调用 mean()里的trim参数来处理。 trim的取值在0~0.5之间， 表示在计算均值前需要去掉的异常值比例。
当然，异常值也不是一定要剔除的，有些情况下，会专门做离群点分析。
例4
> data<-c(750,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0);data
[1] 750.0 64.0 47.4 66.9 62.2 62.2 58.7 63.5 66.6 64.0 57.0 69.0
[13] 56.9 50.0 72.0
> result=mean(data,trim=0.1);result
[1] 62.53846
图中所求的第一个均值是没有剔除异常值时的均值，第二个为加入trim参数后的均值：
参数na.rm
有时样本数据里有缺失值，比如下组数据：
75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,NA
这样在计算均值时就会出现错误，此时可以选用参数na.rm=TRUE来忽略控制。
例5
> data<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,NA)
> result=mean(data,na.rm=TRUE);result
[1] 61.67143
> result=mean(data);result
[1] NA
图中可以看到，在有缺失值的情况下，直接求均值，结果为NA：
补充：加权算术均值
每一个样本数据x都有一个对应的权重W与之关联，权重反映了对应数据x的重要程度。
2.用R计算数据基本统计量（中位数、百分位数）
中位数
定义：
为什么要有中位数？
我们要知道的是，均值描述并不总是可靠的或最佳的。均值对于极端值（例如离群点）很敏感， 比如整个公司薪水的均值由几个极高收入的经理显著推高。为了抵消少数极端值的影响，我们可以使用截尾均值（丢弃极端值后计算均值）。截尾均值一般是去掉高端和低端的2%数据。
但是，当异常值的价值非常大时，用截尾均值同样会丢失大量的价值数据。
对于倾斜数据，更好的度量值是中位数。
中位数定义为数据排序位于中间位置的数据，比如一组样本数据：3,1,7,5,9 则中位数为5。
中位数描述数据中心位置的数字特征，大体上比中位数大或小的数据个数为整个数据的一半。 对于对称分布的数据，均值与中位数比较接近；对于偏态分布的数据，均值与中位数不同。在大部分实际应用中，数据都是不对称的，如下图，可能是正倾斜的（b），也可能是负倾斜的（c）。
中位数的显著特点是不受异常值的影响，具有稳健性，因此中位数也是数据分析中相当重要的统计量。
median(x, na.rm = FALSE)
用R计算下组数据中位数
75, 64, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5
median(x, na.rm = FALSE) 是计算中位数函数。 x是数据样本，na.rm=TRUE可以带有缺失值的样本（默认是FALSE）
> data<-c(75, 64, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5)
> result=median(data);result
[1] 62.85
百分位数
百分位数是中位数的推广,下图为某属性X的数据分布图
如图所示，Q1,Q2,Q3称为分位数。分位数是取自数据分布的每隔一定间隔的点，把数据划分为基本上大小相等的连贯集合。
二分位数：是一个数据点。相当于是中位数，将数据划分为高低两半。（Q2）
四分位数：是三个数据点。将整个数据分为4个相等部分（Q1,Q2,Q3）
四分位数极差：Q1和Q3的距离。
quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE,names = TRUE, type = 7, ...)
x为样本，probs指定百分位，默认是：0% 25% 75% 100% ，也可以手动指定。na.rm=TRUE可以处理缺失说明。
例子：计算下列数据的百分位数：
75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0
> data<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0)
> result=quantile(data);result
0% 25% 50% 75% 100%
47.40 57.85 63.50 66.75 75.00
将上组数据的分位点变间隔变为20% ：
> result=quantile(data,probs=seq(0,1,0.2));result
0% 20% 40% 60% 80% 100%
47.40 56.98 62.20 64.00 67.32 75.00
3.用R计算数据基本统计量（方差）
方差和标准差都是数据散布度量。这两个值越小，意味着数据观测趋向于非常靠近均值。
方差公式：
标准差是方差的平方根。
例子：计算学生体重的方差 75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5
计算方差
> data<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5)
> result=var(data);result
[1] 60.21268
计算标准差
> data<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5)
> result=sd(data);result
[1] 7.759683
计算变异系数
> data<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5)
> result=100*sd(data)/mean(data);result
[1] 12.41798
变异系数是标准差与其平均数的比，是一个百分数，用于比较两组数据的散布程度，值越大，越散布。
4.随机变量及其分布（二项分布）
随机变量X(random variable)表示随机试验各种结果的实值单值函数。
描述一个随机变量，不仅要说明它能够取哪些值，而且还要关心它取这些值的概率。因此，引入随机变量的分布函数概念。
对每个随机变量X和每个实数集合A，可以计算X取A中值的概率。所有这些概率的集合就是随机变量X的分布。
随机变量以及分布函数主要有两类：离散型分布和连续型分布。
离散型分布：当X只能取有限个不同值x1,x2,……Xk时，我们称随机变量X服从一个离散型分布。X称为离散型随机变量。比如用随机变量X代表抛一枚硬币的结果，则此时X是离散型随机变量。因为X只能取0或1（正面或背面）。
连续型分布：对实轴的任意子集A，随机变量X落在A中的概率是f在A上的积 分，那么我们说X服从连续型分布或者X是连续型随机变量。一般我们都是讨论X落入子集A的区间[a,b]的概率，则记为：
如图：
如果对整个曲线做积分，相当于求整个曲线和x轴围成的面积。所以结果是1。所以上式在图中，相当于求a,b区间出现的概率。 针对连续型分布，求一个点的概率是没有意义的（因为面积是0，即概率是0），所以要求一个 区间的概率。
常用的数据分布有如下几种：
常见的一元离散型分布： 整数型均匀分布 二项分布 泊松分布 几何分布 超几何分布
常见的一元连续型分布： 实数型均匀分布 正态分布(高斯分布） γ(伽玛)分布 指数分布 贝塔分布
多元离散型分布： 多项式分布
二元连续型分布： 二元正态分布
还有其他一些分布： weibull(韦伯)分布 F分布 T分布 β(贝塔)分布 χ²(卡方)分布 cauchy分布
其中，最常用和常见的有：正态分布、二项分布、指数分布
均匀分布
均匀分布是一种简单的概率分布，分为离散型均匀分布和连续型均匀分布。
离散型均匀分布指的是整数的均匀分布。设随机变量X可能取1,2,……n, 那么X的概率密度函数为： f(x)=1/n
连续型均匀分布指的是实数的均匀分布，在a~b区间上，随机变量可以取任意一点。 那么X的概率密度函数为：f(x)=1/(b-a) a≦x≦b。
注：在实际生成生活中，如果是均匀分布，一般都是连续型均匀分布。
伯努利分布
伯努利分布是一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0<p<1)。0表示失败，出现的概率为q=1-p。即：若随机变量X所能取的实验结果只有两种结果，则随机变量X服从伯努利分布。
伯努利分布最简单的实验是抛一枚（只一次）硬币出现的结果（正面或反面）。
伯努利分布概率函数：如果随机变量X只取0和1两个值，并且相应的概率为： Pr(X=1)=p，Pr(X=0)=1-p
则X的概率函数可以写为：
二项分布
二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变， 则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布就是伯努利分布。
二项分布概率函数：二项分布(Binomial Distribution)，即重复n次的伯努利试验(Bernoulli Experiment)，用ξ表示随机试验的结果。如果事件发生的概率是p，则不发生的概率q=1-p，n次独立重复试验中发生k次的概率是：
其中，C(n,k)为：
rbinom(n,size,prob)
n是实验次数。prob为单点分布的成功的概率。size为随机数产生范围，从0开始取值。如果是1，则取值为0或1。
利用R语言模拟一次伯努利实验 （伯努利分布）
例如：抛一枚硬币，出现正面记为1，背面记为0，正面和背面出现的概率都为0.5。
> rbinom(1,1,0.5)
[1] 1
第一个1表示实验一次
第二个1表示随便变量X的取值结果，如果写1，表示去0或1两种情况
第三是概率，表示出现1的概率
实验如图：
画出伯努利分布 （实验一次）的图：
> result=rbinom(1,1,0.5);result
[1] 1
> plot(result)
代码如图：
画出10次伯努利实验的图：
> result=rbinom(10,1,0.5);result
[1] 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1
> plot(result)
画出1000次伯努利实验的图，并以线图模拟出实验结果的概率密度：
> result=rbinom(1000,1,0.5);result
> plot(result)
> lines(result)
实验如图：
做1000次伯努利实验，并调整概率为0.2，并模拟出概率密度图来观察结果：
> result=rbinom(1000,1,0.2);result
> plot(result)
> lines(result)
实验如图：
5.随机变量及其分布（正态分布）
正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。可以说是最重要的一种分布，也是应用最广泛的连续型分布。
正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布。
第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值（期望），这个参数决定了分布的位置。
第二个参数σ^2是此随机变量的方差，这个参数决定了分布的幅度。
所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。 遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。
当μ＝0，σ^2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）。
概率密度函数
如果连续型随机变量X的概率密度函数 f(x|μ,σ^2)具有如下形式：
则称X服从均值为μ，方差为σ^2的正态分布。
概率密度曲线图
1.标准正态分布图——N(0,1)：
2.当随机变量X服从N(μ,0.5)，N(μ,0.1)，N(μ,2)时的图形：
6.随机变量及其分布（指数分布）
指数分布(Exponential distribution)用来表示独立随机事件发生的时间间隔，许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。
指数分布的区间是[0,∞)，上式中λ > 0是分布的一个参数，常被称为率参数（rate parameter）。即每单位时间发生该事件的次数。
如果一个随机变量X 呈指数分布，则可以写作：X ~ Exponential（λ）。指数分布的概率密度图像如下图：
用R模拟指数分布案例
概率密度函数
dexp( )：R中指数分布的概率密度函数
例1
在区间[-3,5]上，随机变量X服从 X ~ Exponential（λ），试绘出 λ=0.5时对应的指数分布曲线
> x<-seq(-3,5,length.out=1000)
> y<-dexp(x,0.5)
> plot(x,y,type="l",main="指数分布")
绘制曲线如下图：（length.out=1000：在指定区间内生成1000个数）
下面是length.out=10时，做出的图像，可以看到与指数函数实际的概率密度图像有着差异：
例2
在区间[0,5]上，绘出 Exponential（0.5）， Exponential（1）， Exponential（2）， Exponential（5）的曲线
代码：
> x<-seq(-3,5,length.out=1000)
> y<-dexp(x,0.5)
> plot(x,y,col="red",xlim=c(0,2),ylim=c(0,5),type="l",ylab="密度",xlab="",main="指数密度分布")
> lines(x,dexp(x,1),col="green")
> lines(x,dexp(x,2),col="blue")
> lines(x,dexp(x,5),col="orange")
> legend("topright",legend=paste("rate=",c(.5,1,2,5)),lwd=1,col=c("red","green","blue","orange"))
结果图：
结果显示：λ值越大，图形越陡峭
累计分布函数
pexp(）：R中指数分布的累计分布函数
例3
绘出Exponential（0.5）， Exponential（1）， Exponential（2）， Exponential（5）的累计分布曲线
代码：
> x<-seq(-1,2,length.out=100)
> y<-pexp(x,0.5)
> plot(x,y,col="red",xlim=c(0,2),ylim=c(0,1),type="l",xaxs="i",yaxs="i",ylab="密度",xlab="",main="指数累计分布")
> lines(x,pexp(x,1),col="green")
> lines(x,pexp(x,2),col="blue")
> lines(x,pexp(x,5),col="orange")
> legend("bottomright",legend=paste("rate=",c(.5,1,2,5)),lwd=1,col=c("red","green","blue","orange"))
结果图：
分布检验
检验一组样本是否满足指数分布
rexp(）：用于生成满足指数分布的样本数据
ks.test(）：Kolmogorov-Smirnov连续分布检验：检验单一样本是不是服从某一预先假设的特定分布的方法，根据的是此样本的累计分布函数来检验。
统计量D值越小，越接近0，表示样本数据越接近指数分布p值，如果p-value小于显著性水平α(0.05)，说明不服从指数分布
