一个基于统计数据分类实例：请问有哪些适合的分类方法？

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假设有反映主体（共N个属性）的n行m列数据（n<N），试将其看成主体的n个属性的m个样本，但是每个样本中的n个属性是从总共的N个属性中随机选择的，并不一一对应，也就是说第1列第1行的数值与第2列第1行的数值不表示同一属性，请问这样的数据可以进行分类吗？有何种分类方法？（我只想把它分成两类，一类是优秀的、一类是劣质的）

2017年7月6日 2 条回复 662 次浏览
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发起人：张弼尧 初入职场

回复 ( 2 )

  1. Eric D
    Eric D 初入职场
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    我遇到过类似问题，首先把train的属性从n扩展到N，对于N-n部分，也就是某个sample没有的属性，用默认值填充。

    1. 如果是数值型的，可以考虑用mean或者你觉得合适的default value。
    2. 如果1和0的，那就填0 （因为该sample没有这个属性）。
    3. 如果是几个类别的，那就把这个属性再次扩展，比如属性叫State，值为（NSW，VIC，TAS），那就把这个属性列变成三个State=NSW, State=VIC, State=TAS，变成值为1或0的新属性。

    所以最终的属性数目应该超过N好多，具体要看第三类的属性以及unique value多少了。

    这么弄了之后，可以试试跑过随机森林之类的，看看效果如何。然后精心挑选重要的属性。

    PS：个人觉得就工程角度看到Machine Learning，很多时候是数据的准备和处理。核心算法之类都封装得很全面了。所以重要的就是数据预处理，挑选合适模型/参数，挑选合适属性。

  2. 秋天的松鼠
    秋天的松鼠 初入职场
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    如果能够把属性一一对上号，也就是说只是存在大量缺失值的情况下，我可能会首选NMF看能不能找到一组factors能解释；如果没办法对上。。。真没遇到过 期待大牛回答

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