数据挖掘PPT完整版本

聚类
通过聚类分析查找孤立点，消除噪声
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如何处理噪声数据
回归
通过让数据适应回归函数来平滑数据
y
Y1
Y1’
y=x+1
X1
x
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数据集成
数据集成：
数据挖掘任务常常涉及数据集成操作，即将 来自多个数据源的数据，如：数据库、普通 文件等，结合在一起并形成一个统一数据集 合，以便为数据挖掘工作的顺利完成提供完 整的数据基础。
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
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如何处理噪声数据
聚类方法：
通过聚类分析可帮助发现异常数据，相似或相 邻近的数据聚合在一起形成了各个聚类集合， 而那些位于这些聚类集合之外的数据对象，自 然而然就被认为是异常数据。
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数据削减策略
数据削减策略
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
用于数据削减的时间不应当超过或“抵消” 在削减后的数据上挖掘节省的时间。
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数据立方体聚集
数据立方体存储多维数据，创建在最低层 数据立方体的称为基本立方体，最高层抽 象的数据立方体称为顶点立方体，较高层 的数据立方体将减少结果数据。
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数据概化：所谓泛化处理就是用更抽象（更高 层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对 象。例如：街道属性，就可以泛化到更高层次 的概念，诸如：城市、国家。同样对于数值型 的属性，如年龄属性，就可以映射到更高层次 概念，如：年轻、中年和老年。
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规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一 个小的特定区间，如-1.0到1.0或0.0到1.0 o 最小----最大规范化：对原始数据进行线形变 换。假定属性A的最小和最大值分别为minA 和maxA,计算
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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
(AA)(BB)
rA,B (n1)AB
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。
数据立方体聚集即将感兴趣的实体提高其 抽象层次，以减少结果数据，便于分析使 用。
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维归约
维归约：通过删除不相关的属性（或）维减 少数据量。通常使用属性子集选择方法。
属性子集选择方法： 目标：找出最小属性集，使得数据类的概率
分布尽可能地接近使用所有属性的原分布。 优点：减少了出现在发现模式上的属性的数
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如何处理空缺值
人工填写空缺值：工作量大，可行性低 使用一个全局变量填充空缺值：对一个属性的
所有遗漏的值均利用一个事先确定好的值来 填补。
比如使用unknown或-∞或OK 使用属性的平均值填充空缺值
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如何处理空缺值
利用同类别均值填补遗漏值
这种方法尤其在进行分类挖掘时使用。如：若 要对商场顾客按信用风险（credit_risk）进行分 类挖掘时，就可以用在同一信用风险类别下 （如良好）的 属性的平均值，来填补所有在同 一信用风险类别下属性的遗漏值。
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数据预处理的主要方法
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
数据变换
规范化和聚集
数据归约（削减）
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
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Forms of Data Preprocessing
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数据清理——噪声数据
噪声：一个测量变量中的随机错误或变化 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
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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、按箱的边界平滑
A
小数定标规范化：通过移动属性A的小数点位置进行
规范化，计算
v'
v 10 j
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数据削减
数据消减技术是用于帮助从原有庞大数据集中 获得一个精简的数据集合，并使这一精简数据 集保持原有数据集的完整性，这样在精简数据 集上进行数据挖掘显然效率更高，并且挖掘出 来的结果与使用原有数据集所获得结果基本相 同。
目，使得模式更易于理解。
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数据预处理
属性子集选择方法包括以下技术：
1) 逐步向前选择：由空属性集开始，每次 都选择原属性集中最好的属性，将其添 加到集合中。
2) 逐步向后删除：由整个属性集开始，在 Hale Waihona Puke 一步，删除掉尚在属性集中的最坏属 性。
3) 向前选择和向后删除的结合：每一步选 择一个最好的属性，并在剩余属性中删 除一个最坏的属性。
数据预处理
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为什么要预处理数据？
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程 中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪 声、不完整，甚至是不一致数据进行数据 挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提 高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高 数据挖掘所获模式知识质量的目的。
2
为什么要预处理数据？
现实世界的数据是“肮脏的”
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数据清理－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
空缺值要经过推断而补上
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如何处理空缺值
忽略该条记录：若一条记录中有属性值被遗漏了， 则将此条记录排除在数据挖掘过程之外，尤其当 类别属性（class label）的值没有而又要进行分类 数据挖掘时。当每个属性缺少值的百分比变化很 大时，它的效果非常差。
等等
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数据平滑的分箱方法
给定一个数值型属性price:
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
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在数据集成过程中，需要考虑解决 以下几个问题：
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=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
4)
判定树归纳：用判定树算法选择“最好” 29
的属性，将数据划分成类。
数据压缩
数据压缩 有损压缩和无损压缩
无损压缩的不足：只允许有限的数据操作。
两种流行和有效的有损数据压缩方法： 小波变换 主要成分分析
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v ' m v A m m a A A x i( n i n n_ e m w A n a_ x e m w A ) in n _ e m w Ai
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将A的值映射到区间[new_minA,new_maxA]中 的v’
z-score规范化：属性A的值基于A的平均值和标 准差规范化，计算
v'
vA
不完整的：有些感兴趣的属性缺少属性值
含噪声的：包含错误或者异常（偏离期望值）的 数据
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
使挖掘过程更有效、更容易
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多方面考查数据的质量
精确（Accuracy） 完整（Completeness） 一致（Consistency） 及时（Timeliness） 可信（Believability） 可添加（Value added） 可解释（Interpretability）
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数据转换
所谓数据转换就是将数据转换或归并成一 个适合数据挖掘的描述形式。
数据转换包含以下处理内容：
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数据变换
平滑：去除数据中的噪声 （分箱、聚类、回归） 聚集（合计处理）：对数据进行总结或合计
操作。例如：每天销售额（数据）可以进行合 计操作以获得每月或每年的总额。这一操作常 用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。