数据挖掘特征值是什么意思，有没有关于数据挖掘的那些专业名词解释汇总

看上去像线性代数和统计的术语

买本数据挖掘的书看看，要不就问 gpt ，gpt 要是回答不清楚这么基础的问题 openai 可以关门了

可以补补基础，统计学习，数理统计这些

我感觉你应该补的是数理基础，比如线性代数、概率论

正在学概率论，线性代数好久没看了，不过确实好像是这里面的词

特征值一般是矩阵的特征值，和特征向量这个概念是有关的。在数据分析的一些场景下，特征值能够表示一些因素的强度、相关性等等。
皮尔曼系数，如果没记错是描述显著性、相关性的东西。
变异系数不知道是哪个傻逼翻译的，一查是 coefficient ，是标准差和均值的比，用来描述数据的 variance 。

你后面这两个都是频率派统计的东西，我个人更多用贝叶斯派的东西。

前面有位仁兄说买本数据挖掘的书看，well ，绝大多数数据挖掘的书都不咋样。
然后，如果你是要在具体场景应用数据挖掘，那么知道一些名词背下来，把它和业务强行关联起来就行了。数据挖掘需要科学的管理和成熟、稳定的业务模式，我国绝大多数企业比草台班子都不如的管理水平，谈不上业务模式，更谈不上有充分的数据进行挖掘。

业务三天两头拍脑门的，别妄图机械降神。

这个问题 gpt 回答不清晰？不科学，名词解释算是 AI 最擅长的领域了好吧


- 大概率是你问法不对
- 你不理解 gpt 回答的内容，可以追问，可以让它给你举例说明等等
- 用 gpt4

@ufo5260987423 主要还在上学，对这个方向比较感兴趣，想自己学习，但是还没有什么系统的学习规划，不知道有什么前项课程，从哪里开始学

特征值：看前后文吧，一般有个矩阵的，比如协方差矩阵？

变异系数：好像是标准差与均值的比值

皮尔曼系数(Pearson 相关系数)：-1 到 1 ，绝对值越趋于 1 越相关，符号代表正负相关。

@UIHIHUHIU #8 囧
数学你得补课啊，线性代数和概率论必须得学会
然后结合具体场景，往往还有各种假设，和你就业方向相关。

我 15 年本科毕业，单纯数据挖掘还有点意思，18 年研究生毕业的时候就感觉不行了。

特征值是指某个维度的数值，可以是连续和不连续的（统计学第一课），数据分析本质上就是不同维度的组合对事情的解释。

pearson 和 spearman 都是相关系数，pearson 是用数值计算相关系数，但是会对数值很敏感，尤其是数据量少的时候。spearman 是先排序再用名次计算相关性，这个就能避免数值敏感，但当然也默认了数据是均匀的。spearman 类似于非连续数据的 one hot encoding 。

所以你看这东西很简单，两三下就能解释清楚了。这个基本上不用去看什么书，我更建议从实际例子出发，捉住重点，再回头看书了解细节。