数据挖掘3数据预处理浙大

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1、数据预处理为什么要预处理数据？现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了，什么问题都会出现不完整的：有些感兴趣的属性缺少属性值，或仅包含聚集数据含噪声的：包含错误或者“孤立点”不一致的：在编码或者命名上存在差异没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果高质量的决策必须依赖高质量的数据数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成数据质量的多维度量一个广为认可的多维度量观点：精确度完整度一致性合乎时机可信度附加价值可访问性跟数据本身的含义相关的内在的、上下文的、表象的数据预处理的主要任务数据清理填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性数据集成集成多个数据库、数据立方体或文件数据

2、变换规范化和聚集数据归约得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果数据离散化数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要空缺值数据并不总是完整的例如：数据库表中，很多条记录的对应字段没有相应值，比如销售表中的顾客收入引起空缺值的原因设备异常与其他已有数据不一致而被删除因为误解而没有被输入的数据在输入时，有些数据应为得不到重视而没有被输入对数据的改变没有进行日志记载空缺值要经过推断而补上如何处理空缺值忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务涉及分类或描述），当每个属性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。人工填写空缺值：工作

3、量大，可行性低使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞使用属性的平均值填充空缺值使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法噪声数据噪声：一个测量变量中的随机错误或偏差引起噪声数据的原因数据收集工具的问题数据输入错误数据传输错误技术限制命名规则的不一致如何处理噪声数据分箱(binning):首先排序数据，并将他们分到等深的箱中然后可以按箱的平均值平滑、按箱中值平滑、按箱的边界平滑等等聚类：监测并且去除孤立点计算机和人工检查结合计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断回归通过让数据适应回归函

4、数来平滑数据数据平滑的分箱方法price的排序后数据（单位：美元）：4，8，15，21，21，24，25，28，34划分为（等深的）箱：箱1：4，8，15箱2：21，21，24箱3：25，28，34用箱平均值平滑：箱1：9，9，9箱2：22，22，22箱3：29，29，29用箱边界平滑：箱1：4，4，15箱2：21，21，24箱3：25，25，34聚类通过聚类分析查找孤立点，消除噪声回归xyy=x+1X1Y1Y1’数据集成数据集成：将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中模式集成：整合不同数据源中的元数据实体识别问题：匹配来自不同数据源的现实世界的实体，比如：A.cust-id=

5、B.customer_no检测并解决数据值的冲突对现实世界中的同一实体，来自不同数据源的属性值可能是不同的可能的原因：不同的数据表示，不同的度量等等处理数据集成中的冗余数据集成多个数据库时，经常会出现冗余数据同一属性在不同的数据库中会有不同的字段名一个属性可以由另外一个表导出，如“年薪”有些冗余可以被相关分析检测到仔细将多个数据源中的数据集成起来，能够减少或避免结果数据中的冗余与不一致性，从而可以提高挖掘的速度和质量。数据变换平滑：去除数据中的噪声（分箱、聚类、回归）聚集：汇总，数据立方体的构建数据概化：沿概念分层向上概化规范化：将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间最小－最大

6、规范化z-score规范化小数定标规范化属性构造通过现有属性构造新的属性，并添加到属性集中；以增加对高维数据的结构的理解和精确度数据变换——规范化最小－最大规范化z-score规范化小数定标规范化其中，j是使Max(

7、

8、)<1的最小整数数据归约策略数据仓库中往往存有海量数据，在其上进行复杂的数据分析与挖掘需要很长的时间数据归约数据归约可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但可以产生相同的（或几乎相同的）分析结果数据归约策略数据立方体聚集维归约数据压缩数值归约离散化和概念分层产生用于数据归约的时间不应当超过或“抵消”在归约后的数据上挖掘节省的时间。数据立方体聚集最底层的方体对应于基

9、本方体基本方体对应于感兴趣的实体在数据立方体中存在着不同级别的汇总数据立方体可以看成方体的格每个较高层次的抽象将进一步减少结果数据数据立方体提供了对预计算的汇总数据的快速访问使用与给定任务相关的最小方体在可能的情况下，对于汇总数据的查询应当使用数据立方体维归约通过删除不相干的属性或维减少数据量属性子集选择找出最小属性集，使得数据类的概率分布尽可能的接近使用所有属性的原分布减少出现在发现模式上的属性的数目，使得模式更易于理解启发式的（探索性的）方法逐步向前选择逐步向后删