2023年学习笔记数据预处理与数据挖掘十大经典算法.doc

在数据挖掘领域中，数据预处理是一个至关重要的环节，其目的是为了提升数据挖掘的质量和效率。由于现实中的数据往往存在不完整性、不一致性等问题，这些因素会直接影响数据挖掘的结果，因此，数据预处理技术应运而生。数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换和数据归约等措施。 数据清理主要是处理不完整数据、噪声数据以及识别和删除孤立点。处理缺失数据的方法有多种，如使用最可能的值填充缺失值、用全局常量替换、用属性平均值填充、分类填充等。噪声数据处理方法包括数据平滑技术如分箱技术、回归措施、计算机和人工检查结合措施、聚类技术等。噪声数据处理的目的是减少数据中的随机错误或偏差，以提高数据的可用性。 数据集成涉及将多个数据源中的数据合并存储于统一的数据存储中。这一过程中会面临模式集成、冗余数据集成、数据值冲突的检测与处理等挑战。模式集成涉及实体识别问题，解决不同信息源中实体的匹配问题；而数据值冲突则是由于表达、比例、编码的不同导致同一实体在不同数据源中属性值不一致，是数据集成的难点所在。 数据变换技术通过数学变换将高维数据压缩成较少维数的数据，减少在时间、空间、属性及精度等方面的差异。数据平滑、数据汇集、数据概化、数据规范化、属性构造等都是数据变换的常见措施。数据变换能够以较少的变量捕捉到原始数据的最大变化，但应注意选择与数据属性特点相符合的变换措施。 数据归约技术旨在通过减少数据量来得到数据集的归约表达，目的是在保持数据完整性的同时，减少数据量，从而提高挖掘效率。维归约是通过删除不相关属性来减少数据量的一种方法，也是数据归约的重要组成部分。 这些技术方法的选择和应用需要根据数据挖掘项目的需求以及原始数据的特点来进行，合理利用这些技术可以有效提高数据挖掘模式的质量，减少实际挖掘所需的时间，使得挖掘结果能更好地用于决策和预测。 数据预处理是数据挖掘前的必要步骤，涵盖了数据清理、集成、变换、归约等重要措施。通过对数据进行预处理，可以确保数据挖掘的效率和质量，进一步促进数据挖掘结果的有效性和准确性。理解和掌握这些数据预处理技术对于数据科学家而言至关重要，它不仅能帮助研究者更好地理解数据，还能为后续的数据分析和模型构建打下坚实的基础。