箱线图(Box Plot)

显示属性值的分布。

输入

  • 数据: 输入数据集

输出

  • 选定数据：从图中选择的实例
  • 数据：带有附加列的数据，显示是否选择了一个点

功能

箱线图(Box Plot) 小部件显示属性值的分布。使用此小部件检查任何新数据以快速发现异常是一种最佳实践，例如重复的值（例如，橙色和橘色），离群值等

界面

  1. 选择要绘制的变量。 选中 按相关性排序，以对所选子组按 Chi2 或 ANOVA 排序变量。
  2. 选择 子组 以查看由离散子组显示的箱形图 。
  3. 将实例按子组分组时，可以更改显示模式。带注释的框将显示最终值，均值和中位数，而比较中位数和比较均值会在子组之间比较所选值。

continuous

4.平均值（深蓝色垂直线）。细蓝线代表标准差。 5.第一个（25％）和第三个（75％）分位数的值。 蓝色高亮显示的区域表示第一个和第三个四分位数之间的值。 6.中位数（黄色垂直线）。 7.如果勾选了 “自动发送”，则会自动传达更改。 或者，按 发送。 8.访问帮助，保存图像或生成报告。

对于离散属性，条形图代表具有每个特定属性值的实例数。 该图显示了 Zoo 数据集中不同动物类型的数量：共有41种哺乳动物，13种鱼类，20种鸟类，依此类推。

示例

箱线图(Box Plot) 小部件最常在文件(File)小部件之后使用，以观察数据集的统计属性。 在第一个示例中，我们使用 heart-disease 数据来检查变量。

箱线图(Box Plot) 对于查找特定数据集的属性也很有用，例如，在另一个小部件中手动定义的一组实例, 例如散点图(Scatter Plot), 聚类或树节点。现在让我们使用 zoo 数据并使用距离(Distances) 和 层次聚类(Hierarchical Clustering)创建一个典型的聚类工作流。

现在定义聚类选择的阈值（单击顶部的标尺）。将 箱线图(Box Plot) 连接到层次聚类(Hierarchical Clustering)，勾选 按相关性排序，然后选择 Cluster 作为子组。 这将根据属性定义所选子组（在我们的情况下是聚类）的程度来对属性进行排序。 似乎我们的聚类确实与动物类型非常吻合！

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