基于R语言对哺乳动物睡眠时间sleep数据集的分析

2.建立数据模型

2.1数据集说明

本次选用的数据集为哺乳动物睡眠数据sleep，其中包含43个有效数据，每个数据共10个属性，说明如下：
第一列：BodyWgt 体重
第二列：BrainWgt 脑重
第三列：NonD 不睡觉时间
第四列：Dream 做梦时间
第五列：Sleep 睡眠时长
第六列：Span 寿命
第七列：Gest 妊娠期
第八列：Pred 物种被捕食的程度
第九列：Exp 睡眠时暴露的程度
第十列：Danger 面临的总危险程度

2.2决策树的构建

1.数据处理

在本次实验中，所选用的实验环境为RStudio,首先我们使用Sleep来查看sleep中所含有的数据集，可以观察到，该数据集中有许多对象的数值为NA，此时我们需要对这些数据进行处理，以免空白值会对研究结果产生影响。在本次研究中，第一步已对空白值进行了处理。

2.决策树模型构建

在对sleep数据集进行数据处理与清洗后，将开始使用数据集进行决策树的构建。在将处理后的数据分成训练集和测试集，其中70%作为数据的训练集吗，剩余30%作为测试集，代码如下：

使用dim（sleep）查看此时sleep数据集包含的维度大小

在sleep.train中选取Pred（被捕食程度）作为研究对象，进行模型构建

2.聚类分析

***

3.pamk聚类

4.结论

在本次研究中，是对数据集哺乳动物睡眠数据sleep进行的研究，首先是对数据进行处理，对于空值的处理能否舍弃，以及对研究结果是否产生影响。其次是处理完数据后的模型建立，数据挖掘中使用到的决策树，是一种很好的分类工具，可以将复杂多样化的数据根据样本的属性，来进行分类研究，可以直观的看出哪一种属性对于哺乳动物的生存率影响最大。在分析完属性后，又继续进行聚类分析，通过不同的聚类算法，来对数据集的情况进行聚类处理和分析。

参考文献
[1] 李仁钟等编著，零基础学 R 语言数据分析，清华大学出版 ，2018.10
[2] Ronald K.Pearson, Exploratory Data Analysis Using R,CRC Press
[3] Tilman M. Davies , R语言之书：编程与统计
[4] Winston Chang,R数据可视化手册