数据挖掘实验一数据预处理.docx

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1、实验一、数据预处理学院计算机科学与软件学院•实验目的：（1）熟悉VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。（2）浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致性等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。（3）用VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能。（4）调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据，选择适于全局优化的参数。•实验原理：1、数据预处理现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰，为提高数据质量进而提高挖掘结果

2、的质量，产生了大量数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。2、数据清理数据清理例程通过填写遗漏的值，平滑噪音数据，识别、删除离群点，并解决不一致来“清理”数据。3、数据集成数据集成数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据立方体。4、数据变换通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。5、数据归约使用数据归约可以得到数据集的压缩表示，它小得多，但

3、能产生同样（或几乎同样的）分析结果。常用的数据归约策略有数据聚集、维归约、数据压缩和数字归约等。三、实验内容：1、主要代码及注释头文件#include#include#include#includeusingnamespacestd;1、建立存储结构classSales{public:stringserial;intmarket;intposno;stringdate;intsn;intid;floatnum;floatprice;floatt

4、otal;voidprint(){cout<

5、t",ios::out);if(!outfile){cout<<"openeror!"<>sal[sal_size].serial>>sal[sal_size].market>>sal[sal_size].posno>>sal[sal_size].date>>sal[sal_size].sn>>sal[sal_size].id>>sal[sal_size].num>>sal[sal_si

6、ze].price>>sal[sal_size].total;sal_size++;}4、处理数据（1）判断购买数量是否为负if(sal[i].num<0){sal[i].num=-sal[i].num;}（2）统一日期为流水号前8位（既可以填补缺失值，又统一格式，同学们也可以分步做，先填补缺失值再改成统一格式）sal[i].date.assign(sal[i].serial,0,8);（3）保存处理过的数据同时删除冗余数据（总额，POS机号）outfile<

7、arket<<"t"<

8、：处理前的数据（1021.txt，只列出了一部分）：处理过程：处理后的部分数据：