SPSSPRO数据分析之——CSI数据预处理、降维

目录

一、前言

二、数据准备

三、进行预处理 

四、进行降维任务

五、正态性检测 

六、代码功能

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一、前言

SPSSPRO是一款全新的在线数据分析平台，可以用于科研数据的分析、数学建模等，对于那些不会编程或者刚进入科研的新人来说，这款工具再合适不过了。当然本人只是很早之前建模用过，所以有点关公面前武大刀的嫌疑。

二、数据准备

1、首先准备一份数据，这份数据需要表头等信息，我以一份CSI幅值数据为例（300行*30列）。当然表头可以自己打上去，也可以使用MATLAB或者其它程序进行标签。MATLAB打上表头标签：

T = array2table(raw_amp);
writetable(T,'SpassTest.xlsx');

 2、将生成的表格导入spasspro里面，并查看数据：

三、进行预处理 

1、数据处理——>异常值处理

2、 选择三倍标准差进行预处理，对检测出的异常值可以直接剔除，也可以用中位数、平均数、众数等替代，具体根据你的任务来。只需要将m维定量拖进已选变量中就行。

 3、生成处理完成的数据，表头名字由上图第四项决定（我们选择的是默认）：

四、进行降维任务

1、根据自己的任务选择合适的降维算法，这里选择PCA算法进行线性降维，如果你的数据是非线性的，可以采用KPCA降维算法。总方差解释率表示降维后保留多少信息，一般选择在90%-99%之间，可以根据自己的任务来。

2、 生成降维后的数据，这里我们是从30维降至15维

3、降维的相关性分析

数据分析——>选择分析项目——>选择相关性分析

 生成降维后的相关性热力图，从热力图也可以看出降维后的特征正交（即互不相关，相关性系数为0）

五、正态性检测 

1、选择算法——>描述性分析——>正态性检测，以第一维度的数据为例：

 上图展示了Dim3数据的正态性检验直方图，若正态图基本上呈现出钟形（中间高，两端低），则说明数据虽然不是绝对正态，但基本可接受为正态分布。从检测的结果来看，30个维度基本可接受为正态分布。

2、正态性检验P-P图

 上图是Dim1计算观测的累计概率（P）与正态累计概率（P）的拟合情况。拟合程度越高越服从正态分布。从检测的结果来看，30个维度基本可接受为正态分布。

六、代码功能

1、SPSSPRO可直接编译python语言

2、 除了提供常用的py库外，还可以自己安装一些开源库

 3、查看SPSSPRO已有的库，或者自己安装的库

4、利用代码进行导入数据的可视化，比如我们的数据是300*30的，进行可视化

（1）导入相应的库和数据

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_excel('SpassTest.xlsx')

 （2）打印数据

（3）可视化原始数据及三倍标准差处理后的数据

（4）我们发现系统的预处理方法并不是很好，所以自己在notebook写一个预处理程序进行处理 

 是不是觉得效果好多了啊，赶快行动起来吧，开始你的数据分析之旅。