R语言—Rattle包数据挖掘（4）

3637字▕ 9图▕ 预计阅读21分钟

Rattle包基于R语言开发的强大数据挖掘工具，图形交互式可视化界面，如同SPSS Molder一样，可以让很多R初学者或R语言薄弱的同学完成数据挖掘工作。Rattle提供了数据清洗、简单统计检验、数据建模分析和模型评估。

数据建模包括：聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、回归、神经网络和生存分析。

模型评估包括：混淆矩阵、风险图、Cost curve、Roc曲线、Hand图、Prv Ob图、Score等

有同学后台留言怎么安装Rattle? 怎么启动？

安装Rattle和其他包一样，利用命令安装如下所示，也可以在Rstudio中通过Packages下的install安装，由于Rattle基于很多R包，耐心等待。

前面分别更新了Rattle包简介、数据准备、简单统计分析，可点击以下链接查看，今天主要学习Rattle数据转换功能。

1

Rattle启动

启动Rattle之前，检查是否安装了cairoDevice和RGtk2两个packages，如果安装了先载入Rattle，然后启动即可，如下所示：

如果未安装cairoDevice和RGtk2，安装后启动即可，如下所示：

2

数据变换

Rattle数据变化提供了4种数据变换和处理功能，分别为：Rescale（重新定义范围）、Impute（填充缺失值）、Recode（数据类型转换）、Cleanup（删除），每种功能下又有若干参数和方法。

3

Rescale（重新定义范围）

Rescale（重新定义范围）提供了Normalize（归一化）、Order（排序）两种大的处理方式。

Normalize（归一化）

Recenter

Scale [0-1]

Median/MAD

Natural Log

Log 10

Marrix

Order（排序）

Rank

Interval

Number of groups

4

Impute（填充缺失值）

Impute（填充缺失值）下有5种方式，分别为：Zero/Missing、Mean、Median、Mode和Constant。

5

Recode（数据类型转换）

Recode（数据类型转换）下面有定量变量离散化、分类变量（名义变量）指标化、分类变量（名义变量）合并、分类变量（名义变量）相互转换：Binning（离散化）有Quantiles、KMeans、Equal Width三种方式，默认Number为4。分类变量（名义变量）指标化Indicator Variable、分类变量（名义变量）合并Join Categorics、分类变量（名义变量）相互转换As Categoric和As Numeric。

6

Cleanup（删除）

Cleanup（删除）下有4个参数，分别为：Delete Ignored（忽略移除变量）、Delete Selected（删除已选择变量）、Delete Missing（删除缺失变量）、Delete Obs with Missing（删除有缺失值的行变量）。

7

Rattle数据转换总结

将Rattle数据转换整理如下：

参考文献：

1.https://rattle.togaware.com/

2.https://bit.ly/rattle_data_mining

3.https://bit.ly/essentials_data_science

—END—