数据特性：
均值 中位数 众数 中心趋势度量
这些基本统计量有助于 数据预处理时 填补空缺值、光滑噪声、识别离群点。
考察数据对象的"相似性/相异性" 可以用于检测最近邻分类
数据对象：一个实体（样本 实例 数据点）
属性：一个数据字段 特征 变量 维度 单变量 双变量
标称属性：与名称相关，是一些符号或者事物的名称，代表某种类别、编码或者状态，是分类的；在计算机科学中可视为枚举类型。
标称属性的数学运算没有意义，一般不定量使用；可以观察”众数“，是一种中心趋势度量。
二元属性：一种标称属性，只有两个类别或者状态：0或者1,0通常表示属性不出现，1表示出现。二元属性称为“布尔属性”，对应ture与false值。
对称的二元属性：如果两种状态具有等价值并且携带相同的权重，关键结果用0或者1编码 无偏好（如男或者女）
非对称的二元属性：状态结果不是同样重要，用1用于最重要的结果。用0编码另一个结果。
序数属性：可能的值之间具有意义的序或者秩，但是相继值之间的差未知。如：饮料店的值小、中 、大，具有有意义的先后次序；grade：A、B、C、D等，职位可以按照顺序枚举，对于教师按照列兵、军事、下士等。序数属性是有用的，一般按照顺序排列：如0-很不满意，1-不太满意，2-中性，3-满意，4-和满意。
序数属性可以通过数质量划分优先有序类别，将数值属性离散化得到。
中心趋势可以使用众数或者中位数进行表示，不能用于定义均值。
数值属性：提供对象的定量度量，属性可以以区间的标度或者比率标度的。
区间标度属性：用相等的单位尺度度量，区间属性的值有序，可以为0、或者负值，允许我们比较与定量评估值之间的差。如温度（区间标度）除了中心趋势度度量中位数与众数之外，可以计算他们的均值。
比率标度属性：比率标度：是具有固有零点的数值属性，如果度量是比率标度，可以说一个值是另一个的倍数或者比率。值是有序的，可以计算值之间的差、均值、中位数、众数。如员工工作年限、字数（有计数属性的特征）、重量、货币量等。
离散属性与连续属性：使用许多方法组织属性类型，类型不是互斥的。开发分类算法通常把属性分成离散或者连续，离散属性具有有限或者无限可数个值。如果属性不是离散的，则是连续的。经典意义下，连续值是实数，数值类型是整数或者实数。
数据基本统计描述：
中心趋势度量：均值、中位数、众数、中列数
均值：加权算数均值、加权平均，对极端值很敏感，可以使用截尾均值进行观测排序。
中位数：是有序数据值的均值，把数据较高的一半与较低的一半分开。
n如果是偶数，则中位数不唯一，是最中间的两个值与他们之间任意值。
当观测的数量很大时，中位数的计算开销非常大，对于数值属性可以计算中位数的近似值。
假设他们xi值划分区间，并且对每个区间频率可以将人划分为区间，每个区间频率数据值个数，令包含中位数频率的区间为中位数区间。
众数：集合里频繁出现的词语，可以对定性与定量属性确定众数，最高频率对应多个不同值，导致多个众数，具有一个、两个、三个众数的数据集成为单峰的、双峰的、三峰的，具有两个或者更多众数的数据集为多峰的；极端情况下没如果每个数据只出现一次，它没有众数。
中列数：完全对称的单峰频率曲线中，均值、中位数、众数都是相同的中心值
大部分应用中，数据是不对称的，可能是正倾斜，众数出现在小于中位数的值上，或者是负倾斜的
除了估计均值中心趋势之外，可以从以下维度了解数据散布：极差、四分位数、四分位数极差、五数概括、盒图、数据的标准差与方差
可以通过基本的统计描述：条图、饼图、线图进行描述。
极差：最大值与最小值的差
分位数：取自数据分布每间隔一定位置上的点，把数据划分成基本上大小相等的连贯集合。
四分位数：把数据划分为4个相等部分
100-分位数：划分为100个相等部分
四分位数极差：IQR =Q3-Q1
通常识别离群点的规则：挑选落在第三个四分位数之上或者第一个四分位数下至少1.5*IQR的值
五数概括：由中位数Q2、四分位数Q1与Q3、最小与最大观测值组成，按照次序minimum、Q1、Median、Q3、Maximum给出。
盒图：一种流行的分布直观表示 体现了五数概括
-盒的端点一般在四分位数上，使得盒的长度为四分位数极差IQR
-中位数用盒内的线标记
-盒外的两条线延伸到最小与最大观测值
方差与标准差：用于描述数据散度的程度
方差：单样本减去观测均值 平方 求和 除以总样本
标准差：方差的平方根
标准差 用于度量均值的发散，仅仅选择均值作为中心度量时使用
仅当不存在发散的时候，所有的观测值都有相同值时为0 (很好的数据集发散指示器)
分位数图：观察单变量数据最有效的方法 可以基于分位数比较Q1、中位数、Q3、其他fi值
分位数-分位数图：q-q图 对着另一个对应分数绘制单个变量分布的分位数，是一种强有力的可视化工具，可以使得用户观察从一个分布到另一个分布是否有漂移。
直方图：频率直方图，概括给定属性X的分布的图形画法。如果X是标称的，对于每一个已知值，画一个柱或者竖形条，代表高度，X值出现的频率。
桶：对于比较单变量观测组可能不如分位数图 q-q图
散点图：确定两个数值变量之间看山去是否存在联系、模式或者趋势的最有效图形方法之一，为了构造散点图可以每一个值对视为一个代数坐标对。
散点图是观测双变量数据的有效方法，可以用于观察点簇与离群点，考察相关性联系可能性。两个属性是X与Y，如果一个属性蕴含另外一个则是相关的，相关可能是正相关、负相关（零相关）。
有助于识别噪声与离群点，对于数据清理很有用。
数据可视化：
通过图形表示清晰有效数据。
基于像素的可视化技术：热力图
几何投影技术：帮助用户发现多维空间数据集的有趣投影。
基于图符的可视化技术：用少量图符表示多维数据值
人物线条画 切尔诺夫脸
标签云
数据的相似性与相异性（邻近性）：相似值越高，对象之间的相似性越大
数据矩阵：对象 属性矩阵 一行对应一个对象 一列代表一个属性 二模矩阵
相异性矩阵：对象-对象结构 存放了对象两两之间的邻近度 包含一类实体，单模矩阵
sim(i,j)=1-d(i,j)
对象之间的相异性：可以用不匹配率来计算
二元属性的邻近性度量：考察对称与非对称二元属性刻画对象间的相异性与相似性度量
jaccard 二元属性之间的相异性
最流行的距离度量：欧几里得距离
点间差的平方 和 开平方
曼哈顿距离
点间 绝对值 和
距离的数学性质：
非负性 同一性 对称性 三角不等式
闵可夫斯基距离 ：点间差的h方和 开h方 范数
当p=1的时候，表示曼哈顿距离；p=2的时候，表示欧几里得距离
h趋向于无穷的时候，是上确界距离：使用相同的数据对象记录，对象的最大值差，为上确界距离
此外还可以附加权重，计算 加权的欧几里得距离
序数属性的邻近性度量
可以通过将数值属性离散化后，将其组织为排位
数值属性的值域可以划分为有限个类别，每个序数属性都有不同的状态数，序数型属性间的相异性
将数据离散化后使用欧几里得距离进行相异性矩阵的计算
混合类型属性的相异性
可取方法：将所有类型一起进行兼容做聚类分析
混合类型的相异性
考虑所有属性，具有不同类型：单独算类型相异性 后 累加 求单点平均
余弦相似性
在稀疏度特别高的情况下，对于稀疏数值数据，需要忽略0匹配的数值数据度量，所以提出使用余弦相似性 进行计算
欧几里得范数：自身平方和开平方
余弦值越接近1，夹角越小，向量之间匹配度越大，是非度量测度
当属性是二值属性时，余弦相似度函数可以共享特征或者属性解释
表示所共有的属性个数与比率，Tanimoto 系数/Tanimoto距离 ，常用于信息检索 生物学分类。
**近似中位数的计算
中位数是一组数据中的中间值，可以用于描述数据的集中趋势。以下是几种常见的中位数近似计算方法：
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中位数的估计值可以通过对数据进行排序，然后选择排序后的中间值来获得。如果数据量很大，这种方法可能会变得非常耗时。
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中位数的估计值也可以通过使用分位数来计算。例如，可以使用四分位数来估计中位数。四分位数将数据分为四个等分，其中第二个等分即为中位数的估计值。
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另一种方法是使用插值法来估计中位数。插值法基于数据的分布情况，通过在数据点之间进行插值来估计中位数的位置。
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还可以使用统计模型来估计中位数。例如，可以使用线性回归模型或非参数模型来拟合数据，并从模型中获取中位数的估计值。
关于平衡准确性与复杂性的启发式策略，一种常见的方法是使用加权中位数。加权中位数考虑了数据点的权重，使得在计算中位数时更加平衡准确性和复杂性。通过调整权重，可以根据具体情况来平衡准确性和复杂性的需求。
数据点的范数：是用来衡量数据点的大小或者长度的一种数学概念。在向量空间中，数据点可以表示为一个向量，而范数就是对这个向量进行度量的方法。
常见的范数有多种，包括0范数、1范数、2范数等。不同的范数有不同的定义和计算方式。
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0范数：表示向量中非零元素的个数。即向量中非零元素的个数。
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1范数：表示向量中各个元素绝对值之和。即向量中各个元素绝对值之和。
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2范数：表示向量的欧几里德长度。即向量各个元素的平方和的平方根。