数据挖掘r语言总结报告.doc

成绩:总结报告课程名称:数据挖掘R语言任课教师:姓名:专业:计算机科学与技术班级:学号:计算机科学与技术学院2018年6月19日数据预处理针对不同分析目标,选择合适的字段,并将字段值处理成适于分析的形式。必要时还需对原数据集进行统计变换后形成易于分析的形式。为每条数据添加字段:所属地区。根据下图中划分的美国四大地区,将每条数据中表示的案件发生地在该字段上划分为东北部、中西部、南部和西部四个值。首先导入数据:gundata<-("d:/",sep=",",stringsAsFactors=FALSE,header=TRUE,quote=””)然后将需要的字段取出来,在这里取出了一下几个字段:标号字段名含义数据类型1incident_id犯罪记录idnumeric2date犯罪日期dateTime3state犯罪案件所在的州string4city_or_county犯罪案件所在的市string6n_killed死亡人数numeric7n_injured受伤人数numeric15latitude犯案位置的纬度numeric17longitude犯案位置的经度numericgundata[,c("incident_id","date","state","city_or_county","n_killed","n_injured","congressional_district","latitude","longitude","state_house_district","state_senate_district")]gd<-subset(gundata,select=c(incident_id,date,state,city_or_county,n_killed,n_injured,congressional_district,latitude,longitude,state_house_district,state_senate_district))ia夏威夷州Hawaii爱达荷州Idaho伊利诺州Illinois印弟安纳州Indiana爱荷华州Iowa堪萨斯州Kansas肯塔基州Kentucky路易斯安那州Louisiana缅因州Maine马里兰州Maryland麻塞诸塞州Massachusetts密歇根州Michigan明尼苏达州Minnesota密西西比州Mississippi密苏里州Missour蒙大拿州Montana内布拉斯加州Nebraska内华达州Nevada新罕布希尔州NewHampshire新泽西州NewJersey新墨西哥州NewMexico纽约州NewYork北卡罗来纳州NorthCarolina北达科他州NorthDakota俄亥俄州Ohio奥克拉荷马州Oklahoma俄勒冈州Oregon宾西法尼亚州Pennsyivania罗德岛州RhodeIsland南卡罗来纳州SouthCarolina南达科他州SouthDakota田纳西州Tennessee德克萨斯州Texas犹他州Utah佛蒙特州Vermont弗吉尼亚州Virgina华盛顿州Washington西佛吉尼亚州WestVirginia威斯康辛州Wisconsin怀俄明州Wyoming东北部Maine,NewHampshire,Vermont,Massachusetts,RhodeIsland,Connecticut,NewYork,Pennsyivania,NewJersey中西部Wisconsin,Michigan,Illinois,Ohio,Indiana,Missour,NorthDakota,SouthDakota,Nebraska,Kansas,Minnesota,Iowa南部Delaware,Maryland,DistrictofColumbia,Virgina,WestVirginia,NorthCarolina,SouthCarolina,ia,Florida,Kentucky,Tennessee,Mississippi,Alabama,Oklahoma,Texas,Arkansas,Louisiana西部Iowa,Montana,Wyoming,Nevada,Utah,Colorado,NewMexico,Arizona,Alaska,Washington,Oregon,California,Hawaiifor(iin1:length(gd[,1])){if(gd[i,3]=="Maine"|gd[i,3]=="NewHampshire"|gd[i,3]=="Vermont"|gd[i,3]=="Massachusetts"|gd[i,3]=="RhodeIsland"|gd[i,3]=="Connect