3.3
在习题2.2中，属性age包括如下值（以递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70。
（a）使用深度为3的箱，用箱均值光滑以上数据。说明你的步骤，讨论这种技术对给定数据的效果
（b）如何确定该数据中的离群点？
（c）还有什么其他方法来光滑数据？
a）步骤：
步骤1：对数据进行排序，给定顺序已经排序完成
步骤2：将数据划分到大小为3的等频箱中。
箱1：13，15，16 箱2：16，19，20 箱3：20，21，22 箱4：22，25，25 箱5：25，25，30 箱6：33，33，35 箱7：35，35，35 箱8：36，40，45 箱9：46 52 70
步骤3：计算每个等频箱的算数均值。
步骤4：用各箱计算得到的均值替换每箱中的所有值。
箱1：44/3 ，44/3 ， 44/3 箱2：55/3 ， 55/3， 55/3 箱3：21，21，21 箱4：24，24，24 箱5：80/3， 80/3， 80/3 箱6：101/3， 101/3， 101/3 箱7：35， 35， 35 箱8：121/3 ， 121/3 ， 121/3 箱9：56，56，56
b）确定离群点：聚类的方法可用来将相似的点分成组或“簇”，并检测离群点。落到簇的集外的值可以被视为离群点。作为选择，一种人机结合的检测可被采用，而计算机用一种事先决定的数据分布来区分可能的离群点。作为选择，一种人机结合的检测可被采用，而计算机用一种事先决定的数据分布来区分可能的离群点。
c）其它可用来数据光滑的方法包括别的分箱光滑方法，如中位数光滑和箱边界光滑。作为选择，等宽箱可被用来执行任何分箱方式，其中每个箱中的数据范围均是常量。除了分箱方法外，可以使用回归技术拟合成函数来光滑数据，如通过线性或多线性回归。分类技术也能被用来对概念分层，这是通过将低级概念上卷到高级概念来光滑数据。
3.6使用如下方法规范化如下数据组
200，300，400，600，1000
（a）令min=0，max=1，最小-最大规范化。
（b）z分数规范化
（c）小数定标规范化
（a）
则可求得均值u=500，标准差约等于282.84
修改3问：小数定标规范化，其中j应为4，
结果为：
| 200 | 0.02 |
|---|---|
| 300 | 0.03 |
| 400 | 0.04 |
| 600 | 0.06 |
| 1000 | 0.1 |
3.9假设12个销售价格记录已经排序，如下所示：
5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215
使用如下各方法将他们划分为三个箱。
（a）等频（等深）划分
| box1 | 5，10，11，13 |
|---|---|
| box2 | 15，35，50，55 |
| box3 | 72，92，204，215 |
（b）等宽划分（仅作参考）
| box1 | 5，10，11，13，15，35，50，55 |
|---|---|
| box2 | 72，92 |
| box3 | 204，215 |
总结一下规范化方法
三种规范化方法：
三种规范化方法值域：
