4 数据预处理之数据规约(离散化与概念分层)
第一课数据预处理ppt
- Bin 1: 9, 9, 9, 9 - Bin 2: 23, 23, 23, 23 - Bin 3: 29, 29, 29, 29
boundaries: - Bin 1: 4, 4, 4, 15 - Bin 2: 21, 21, 25, 25 - Bin 3: 26, 26, 26, 34
回归：用一个函数（回归函数）
通过穷举搜索找出有属性的最佳子集是不现实的 。通常采用压缩搜索空间的启发式算法。如贪心 算法：从局部最优到全局最优。
逐步向前选择 逐步向后删除 向前选择和向后删除的结合 决策树归纳
2.5.3 维度归约
维度归约使用数据编码或变换，以便得到 原数据的归约或“压缩”表示。分为无损 和有损两种。
主要内容
2.1 为什么要预处理数据 2.2 描述性数据汇总 2.3 数据清理 2.4 数据集成和变换 2.5 数据归约 2.6 数据离散化和概念分层产生
1
2.1 数据预处理的原因
数据质量的含义
正确性（Correctness） 一致性（Consistency） 完整性（Completeness） 可靠性（Reliability）
2
现实世界的数据
不完整的
缺少属性值或某些感兴趣的属性，或仅包含聚 集数据。
含噪声的
包含错误或存在偏离期望的离群值。
不一致的
采用的编码或表示不同，如属性名称不同
冗余的
如属性之间可以相互导出
数据错误的不可避免性
数据输入和获得过程数据错误 数据集成所表现出来的错误 数据传输过程所引入的错误 据统计有错误的数据占总数据的5%左
直方图、 分位数图、分位数-分位数图（q-q图） 散布图、散布图矩阵 局部回归（Loess）曲线
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
：
数据预处理是指在数据挖掘之前，对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散、归约、特征选择和提取等一系列处理工作，以达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。
数据预处理的流程方法主要包括：
1.数据清洗：这个阶段主要是对原始数据中的异常值、缺失值等进行处理，以保证数
据的准确性和完整性。
具体方法包括填充异常值、插补缺失值等。
2.数据集成：这个阶段主要是将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
在整合过程中需要解决数据之间的匹配、转换、冗余等问题。
3.数据变换：这个阶段主要是对数据进行标准化、归一化、特征选择、降维等方法，
使得数据满足模型的需求，提高建模效果。
4.特征提取：这个阶段主要是从原始数据中提取出有用的特征，这些特征能够更好地
反映数据的规律和模式。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
5.数据规约：对于高维的数据，需要进行数据压缩，例如主成分分析（PCA）等技术
来达到数据规约的目的。
数据预处理ppt课件
用箱边界（去替换箱中的每个数 据）
28
分箱法光滑数据
Sorted data for price (in dollars): 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34
* Partition into equal-frequency (equi-depth) bins:
位数Q1 、中位数、上四分位数Q3和最大值
盒的长度等于IRQ 中位数用盒内的横线表示 盒外的两条线（胡须） 分别延伸到最小和
最大观测值。
盒图的功能 1.直观明了地识别数据集中的离群点 2.判断数据集的偏态和尾重 3.比较几批数据的形状
2.2.3 基本描述数据汇总的图形显示
直方图、 分位数图、分位数-分位数图（q-q图） 散布图、散布图矩阵 局部回归（Loess）曲线
不一致的
采用的编码或表示不同，如属性名称不同
冗余的
如属性之间可以相互导出
数据错误的不可避免性
数据输入和获得过程数据错误 数据集成所表现出来的错误 数据传输过程所引入的错误 据统计有错误的数据占总数据的5%左
右[Redmen],[Orr98]
3
数据错误的危害性
高昂的操作费用 糟糕的决策制定 组织的不信任 分散管理的注意力
四分位数
中位数是第50个百分位数，是第2个四分位 数
第1个是第25个百分位数，Q1 中间四分位数极差 IQR = Q3 – Q1
离群点outlier
与数据的一般行为或模型不一致的数据对象
盒图 方差、标准差
反映了每个数与均值相比平均相差的数值 15
度量数据的离散程度…
盒图boxplot,也称箱线图 从下到上五条线分别表示最小值、下四分
简述数据预处理的概念及预处理流程方法
数据预处理是指在进行数据挖掘和分析之前，对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
数据预处理的目的是为了提高数据的质量，使得数据更加适合进行后续的分析和挖掘工作。
数据预处理包括多个步骤和方法，下文将对数据预处理的概念和预处理流程方法进行简要介绍。
一、数据预处理概念数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和集成的过程，其目的是为了提高数据质量，使得数据更适合进行后续的挖掘和分析工作。
原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、不一致性等，需要通过数据预处理来解决这些问题，从而得到高质量、可靠的数据。
数据预处理是数据挖掘中非常重要的一个环节，其质量直接影响到后续挖掘和分析的结果。
如果原始数据存在较多的问题，直接进行挖掘和分析往往会导致结果的不准确性和不稳定性。
数据预处理是数据挖掘工作中必不可少的一个环节。
二、数据预处理流程方法1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是去除原始数据中的错误、噪声和不一致性。
数据清洗包括以下几个方面的工作：（1）处理缺失值：对缺失值进行填充或者删除，以保证数据的完整性和准确性。
（2）处理异常值：对超出合理范围的数值进行修正或删除，以消除数据的噪声和干扰。
（3）处理重复值：去除重复的数据，以防止数据重复统计和分析。
2. 数据转换数据转换是数据预处理的第二步，其目的是将原始数据转换为适合挖掘和分析的形式。
数据转换包括以下几个方面的工作：（1）数据平滑：对数据进行平滑处理，以减少数据的波动和不稳定性。
（2）数据聚集：将数据进行聚集操作，以便进行更高效的分析和挖掘。
3. 数据集成数据集成是数据预处理的第三步，其目的是将多个数据源的数据进行集成，形成一个整体的数据集。
数据集成包括以下几个方面的工作：（1）数据合并：将多个数据表中的数据进行合并，形成一个完整的数据集。
（2）数据匹配：对不同数据源的数据进行匹配，以解决数据一致性和完整性的问题。
4. 数据变换数据变换是数据预处理的最后一步，其目的是将经过清洗、转换和集成的数据进行变换，使得数据更适合进行后续的挖掘和分析工作。
数据挖掘之数据预处理
数据挖掘之数据预处理数据挖掘是指从海量数据中发现有价值的信息和知识，而数据预处理是数据挖掘的第一步，也是最重要的一步。
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约四个方面。
一、数据清洗1.1 数据异常处理在实际应用中，往往会出现异常值、缺失值等问题。
异常值可能是因为测量仪器故障或人为操作失误导致的，而缺失值则可能是因为样本不完整或者调查问卷填写不完整导致的。
这些问题都需要进行处理。
1.2 数据去重在大规模的数据集中，可能存在重复的记录，这些重复记录会对挖掘模型产生负面影响。
因此需要进行去重操作。
1.3 数据格式化在实际应用中，经常会遇到不同格式的数据文件，如txt、csv、xls等格式。
需要将这些文件进行格式化操作，以便后续处理。
二、数据集成2.1 数据源选择在进行数据集成时需要选择合适的数据源。
通常情况下，在多个数据库中获取相关信息，并将其汇总到一个数据库中。
2.2 数据冲突解决当不同来源的数据被集成到同一个数据库中时，可能会出现相互矛盾的信息。
需要进行数据冲突解决，以保证数据的准确性。
三、数据转换3.1 数据属性选择在进行数据挖掘时，可能会遇到大量无用的属性，这些属性会对模型产生负面影响。
因此需要进行属性选择。
3.2 数据离散化将连续型变量转化为离散型变量，可以减少噪音和异常值对模型的影响，同时也可以降低计算难度。
3.3 数据规范化当不同属性具有不同的取值范围时，需要进行数据规范化操作。
常用的方法有最小-最大规范化和z-score规范化。
四、数据规约4.1 数据压缩在处理大数据集时，可能会出现存储空间不足的问题。
可以采用数据压缩技术来解决这个问题。
4.2 数据抽样当处理大数据集时，为了节省时间和计算资源，可以采用数据抽样技术来获取样本子集，并在子集上进行分析。
总结：通过以上四个方面的操作，可以将原始数据转换成可挖掘的高质量数据。
在实际应用中，每个步骤都需要仔细处理，并根据具体情况选择合适的方法和工具来完成预处理工作。
数据预处理的方法
数据预处理的方法数据预处理是数据分析的首要步骤之一。
通过数据预处理，我们可以清洗、转换和集成原始数据，以便进行更准确、可靠和有意义的分析。
以下是几种常用的数据预处理方法：1. 数据清洗：数据清洗是去除数据中不完整、错误、重复或不一致的部分。
常见的数据清洗方法包括删除缺失数据、修正错误数据和删除重复数据。
2. 数据转换：数据转换是将原始数据转换为更适合分析的形式。
常见的数据转换方法有标准化、归一化和离散化。
标准化可以将数据缩放到相同的尺度范围，使得不同特征之间可以进行比较。
归一化是将数据缩放到固定的范围，例如0到1之间。
离散化将连续数据划分为离散的区间，以便更好地理解和分析数据。
3. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据合并成一个一致的数据集。
常见的数据集成方法是将不同的数据表通过某种关联方式进行合并，例如使用主键进行连接。
4. 数据降维：数据降维是减少数据维度的过程，以减少存储空间和计算复杂度，同时保留数据的重要特征。
常见的数据降维方法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
5. 异常值检测：异常值是与大部分数据显著不同的数值，常常会对数据分析结果产生不良影响。
异常值检测可以帮助我们找出可能存在的异常值，以便进行合理的处理。
6. 缺失值处理：缺失值是指数据中的某些项或属性缺少数值的情况。
缺失值处理可以通过插补（例如均值填充或回归填充）或删除包含缺失值的数据样本。
这些方法可以在数据预处理过程中相互结合使用，根据实际情况选择适合的方法。
数据预处理的目的是提高数据的质量和可靠性，使得后续的数据分析更加准确和有效。
数据规约方法
数据规约方法数据规约是指在数据挖掘过程中，对数据进行简化的过程，其目的是缩小数据规模，同时保持数据的完整性和一致性。
数据规约方法是数据挖掘中的重要环节，对于大规模数据的处理尤为重要。
本文将介绍几种常见的数据规约方法，以及它们在实际应用中的优缺点。
首先，数据规约的方法之一是属性规约。
属性规约是指通过消除不相关、冗余或无价值的属性来减少数据集的维度。
这种方法可以通过主成分分析（PCA）等技术来实现。
主成分分析是一种常用的数据降维方法，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，从而使得新坐标系下的数据具有最大的方差。
这样就可以实现数据的降维，同时保留了大部分的信息。
但是，属性规约也存在一些缺点，比如可能会丢失一些重要的信息，导致挖掘结果不够准确。
其次，数据规约的方法之二是数值规约。
数值规约是指通过替换、合并或删除数值来减少数据集的大小。
常见的数值规约方法包括直方图法、聚类法和抽样法等。
直方图法是一种基于频率的数据规约方法，它通过将数据划分成若干个区间，然后用区间的代表值来代替原始数据，从而实现数据的规约。
聚类法是一种基于相似度的数据规约方法，它通过将数据划分成若干个簇，然后用簇的代表值来代替原始数据。
抽样法是一种基于随机抽样的数据规约方法，它通过从原始数据中随机抽取部分数据来代替原始数据。
这些方法都可以有效地减少数据的规模，但是也可能会引入一定的误差。
最后，数据规约的方法之三是维度规约。
维度规约是指通过选择、投影或组合来减少数据集的维度。
常见的维度规约方法包括特征选择、特征提取和特征合成等。
特征选择是一种基于特征重要性的数据规约方法，它通过选择最重要的特征来减少数据的维度。
特征提取是一种基于特征变换的数据规约方法，它通过将原始特征映射到一个新的特征空间中，从而实现数据的降维。
特征合成是一种基于特征组合的数据规约方法，它通过将原始特征组合成新的特征来减少数据的维度。
这些方法都可以有效地减少数据的维度，但是也可能会丢失一些信息。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤之一，它涉及到对原始数据进行清洗、集成、转换和规约，以便于后续的数据分析和挖掘工作。
本文将详细介绍数据挖掘数据预处理的标准格式，包括清洗、集成、转换和规约四个方面。
一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行检查和处理，以去除数据中的噪声、错误、缺失值和异常值等不规范的部份。
具体步骤如下：1. 去除重复数据：通过对数据进行去重操作，去除重复的记录，以避免对后续分析产生影响。
2. 处理缺失值：对于存在缺失值的数据，可以选择删除缺失值所在的记录，或者使用合适的方法进行填充，如均值、中位数、众数等。
3. 处理异常值：检测和处理数据中的异常值，可以使用统计方法、可视化方法或者专业领域知识进行判断和处理。
4. 纠正错误数据：对于数据中存在的错误，如拼写错误、格式错误等，可以进行修正或者删除。
二、数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并，形成一个一致且完整的数据集。
常见的数据集成方法有以下几种：1. 实体识别和解析：对于不同数据源中的实体进行识别和解析，确保数据的一致性。
例如，将不同数据源中的产品名称进行匹配和合并。
2. 属性冲突解决：对于不同数据源中的属性冲突，如单位不同、命名不同等，进行统一和规范化。
3. 数据重构：对于需要进行关联分析的数据，可以进行数据重构，以便于后续的数据挖掘工作。
4. 数据集成规则定义：定义数据集成的规则，包括数据源的选择、属性的映射和转换等。
三、数据转换数据转换是将数据进行转换和归约，以便于后续的数据挖掘和分析。
常见的数据转换方法有以下几种：1. 数据平滑：通过平滑方法对数据进行处理，以减少噪声的影响。
常见的平滑方法有挪移平均、指数平滑等。
2. 数据会萃：将数据进行会萃操作，以减少数据量和复杂度。
例如，将按天的销售数据会萃为按月或者按季度的销售数据。
3. 数据规范化：对数据进行规范化处理，以消除不同属性之间的量纲差异。
数据预处理的方法有哪些
数据预处理的方法有哪些数据预处理是数据分析过程中非常重要的一步，它可以帮助我们清洗、转换和准备数据，以便进行后续的分析和建模工作。
在数据预处理的过程中，我们可以采用多种方法来处理数据，以确保数据质量和准确性。
下面将介绍一些常见的数据预处理方法。
首先，数据清洗是数据预处理过程中的重要环节。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复值。
缺失值是指数据中的某些字段缺少数值或信息，我们可以通过删除缺失值、填充缺失值或使用插值方法来处理缺失值。
异常值是指数据中的一些异常数值，可以通过统计方法或者专业领域知识来识别和处理异常值。
重复值是指数据中重复出现的记录，我们可以通过去重操作来处理重复值。
其次，数据转换也是数据预处理过程中的重要环节。
数据转换包括数据规范化、数据离散化和数据变换。
数据规范化是指将数据按照一定的比例缩放，以便进行比较和分析。
数据离散化是指将连续型数据转换为离散型数据，可以通过等宽离散化、等频离散化或者基于聚类的离散化来实现。
数据变换是指对数据进行函数变换或者对数变换，以便使数据符合模型的假设条件。
另外，数据集成也是数据预处理过程中的重要环节。
数据集成是指将多个数据源合并成一个一致的数据集，可以通过数据清洗、数据转换和数据重构来实现数据集成。
数据集成可以帮助我们获取更全面和准确的数据，以支持后续的分析和建模工作。
最后，数据降维也是数据预处理过程中的重要环节。
数据降维是指通过保留数据的主要特征，减少数据的维度和复杂度。
数据降维可以通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）或者特征选择方法来实现，可以帮助我们减少数据存储和计算成本，提高数据分析和建模的效率。
综上所述，数据预处理是数据分析过程中非常重要的一步，它可以帮助我们清洗、转换和准备数据，以便进行后续的分析和建模工作。
在数据预处理的过程中，我们可以采用多种方法来处理数据，包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据降维等方法，以确保数据质量和准确性。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的技术。
在进行数据挖掘之前，数据预处理是一个至关重要的步骤。
数据预处理的目标是清洗和转换原始数据，以便在后续的数据挖掘过程中能够得到准确可靠的结果。
数据预处理包括以下几个主要步骤：1. 数据清洗：数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值、异常值等问题。
噪声是指数据中的不相关或者无意义的信息，缺失值是指数据中缺少的值，异常值是指与其他数据点明显不同的值。
清洗数据可以通过删除包含噪声、缺失值或者异常值的数据记录来实现。
2. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据合并成一个一致的数据集的过程。
在数据集成过程中，需要解决数据命名不一致、数据格式不同等问题。
可以使用数据转换技术将数据转换为统一的格式，并使用数据匹配技术解决数据命名不一致的问题。
3. 数据变换：数据变换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式。
常见的数据变换包括归一化、标准化、离散化等。
归一化和标准化可以将不同取值范围的数据转换为统一的取值范围，离散化可以将连续数据转换为离散的数据。
4. 数据规约：数据规约是通过选择、抽取或者变换数据的方式减少数据量，以便在数据挖掘过程中提高效率。
常见的数据规约技术包括属性选择、维度规约等。
属性选择是选择对目标变量具有重要影响的属性，维度规约是将高维数据转换为低维数据。
5. 数据集划分：数据集划分是将原始数据划分为训练集和测试集的过程。
训练集用于构建数据挖掘模型，测试集用于评估模型的性能。
常见的数据集划分方法包括随机划分、交叉验证等。
在进行数据预处理时，需要注意以下几个方面：1. 数据质量：数据质量对数据挖掘的结果有重要影响。
因此，在进行数据预处理之前，需要对数据进行质量评估，包括检查数据的完整性、一致性、准确性等。
2. 数据处理方法选择：针对不同的数据问题，选择合适的数据处理方法是关键。
例如，对于缺失值处理，可以选择删除包含缺失值的数据记录，或者使用插补方法填充缺失值。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，而数据预处理则是数据挖掘的第一步，旨在提高数据质量和可用性。
本文将详细介绍数据预处理的标准格式，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
一、数据清洗数据清洗是指检测和纠正数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。
常见的数据清洗方法包括以下几个步骤：1. 缺失值处理：检测并处理数据中的缺失值。
可以通过删除包含缺失值的样本、使用均值或中位数填充缺失值、使用插值方法进行填充等方式进行处理。
2. 异常值处理：检测并处理数据中的异常值。
可以通过统计方法（如3σ原则）或基于模型的方法来识别异常值，并根据具体情况进行处理，如删除异常值或使用合理的替代值。
3. 重复值处理：检测并处理数据中的重复值。
可以通过比较数据记录的各个属性来识别重复值，并根据需求进行删除或保留。
4. 数据格式转换：将数据转换为适合分析的格式。
例如，将日期和时间数据转换为标准的时间格式，将文本数据转换为数值型数据等。
二、数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据合并为一个一致的数据集的过程。
常见的数据集成方法包括以下几个步骤：1. 数据源选择：根据需求选择合适的数据源，确保数据源的可靠性和准确性。
2. 数据清洗：对不同数据源的数据进行清洗，确保数据的一致性和完整性。
3. 数据匹配：将不同数据源中的相似数据进行匹配，建立数据之间的关联。
4. 数据冗余处理：对重复的数据进行处理，避免数据的冗余和重复计算。
三、数据变换数据变换是将原始数据转换为适合数据挖掘算法的形式的过程。
常见的数据变换方法包括以下几个步骤：1. 属性选择：选择与任务相关的属性，剔除与任务无关的属性，减少数据维度。
2. 属性构造：根据任务需求，通过数学方法或领域知识构造新的属性，提高数据表达能力。
3. 数据规范化：将不同属性的数据映射到相同的数值范围内，消除不同属性之间的量纲差异。
4. 数据离散化：将连续型数据转换为离散型数据，便于处理和分析。
数据分析建模中数据预处理方法详细介绍
http://www.chinac hijie.c
om/ wenk u1
数据清洗和数据预处理
熵值
归一化方法
抽样方法
……
教学目标
?认识数据挖掘前数据进行适当处理的必要 性
?掌握常用数据预处理的方法。
教学要求
知识要点
能力要求
相关知识点
数据预处理 的原因
(1) 了解原始数据存在的主要 问题
(2) 明白数据预处理的作用和 工作任务
?方法：
（1）最小-最大规范化 （2）零-均值规范化（ z-score 规范化） （3）小数定标规范化
最小-最大规范化
?已知属性的取值范围，将原取值区间 [old_min,old_max]映射到 new_min,new_max]
?保留了原来数据中存在的关系。但若将来 遇到超过目前属性[old_min,old_max]取值 范围的数值，将会引起系统出错
?分箱：把待处理的数据按照一定的规则放进一 些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某 种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。
?箱子：按照属性值划分的子区间，如果一个属 性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值 放进这个子区间代表的“箱子”里。
?分箱技术需要确定的主要问题：
? 分箱方法，即如何分箱 ? 数据平滑方法，即如何对每个箱子中的数据进行平
?聚类：将物理的或抽象对象的集合分组为由不同 簇，找出并清除那些落在簇之外的值（孤立点）， 这些孤立点被视为噪声。
?通过聚类分析发现异常数据：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。
?特点：直接形成簇并对簇进行描述，不需要任何 先验知识。
第四章 数据预处理 ppt课件
1. 数据集成？
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。 ➢ 这些源可以是关系型数据库、数据立方体或一般文件。
学习目的
掌握数据清洗的处理方法（空缺、噪声、 不一致）； 掌握各种数据归约的方法； 理解数据离散化的方法。
16
4.1 数据清洗
现实世界的数据一般是脏的、不完整的和不一致的。而数 据清洗试图填充空缺的值、识别孤立点、消除噪声，并纠正数 据中的不一致性。因此，从如下几个方面介绍：
（1）空缺值； （2）噪声数据； （3）不一致数据。
数据集成 -----将多个数据源合并成一致的数据存储，构成一个完整的
数据集，如数据仓库。 数据变换（转换） -----将一种格式的数据转换为另一格式的数据(如规范化) 数据归约（消减） ----通过聚集、删除冗余属性或聚类等方法来压缩数据。
13
第4 章
4.1 数据清洗 4.2 数据集成和变换 4.3 数据归约 4.4 数据离散化和概念分层*
高质量的决策来自高质量的数据，因此数据预处理 是整个数据挖掘与知识发现过程中的一个重要步骤。
2
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
现用等宽（宽度为10）分箱方法对其进行平滑，以对数据中的噪声进 行处理。
结果： 先排序：4，8，15，21，21，24，25，28，34
1）划分为等宽度箱子 Bin1：4、8； Bin2：15、21、21、24、25； Bin3：28、34
预处理
预处理基本流程
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值和 异常值等。
数据变换
进行数据规范化、离散化、标 准化等变换操作，以满足后续 分析的需求。
特征选择
从原始特征中选择出对于后续 分析任务最有用的特征子集。
数据降维
通过主成分分析、线性判别分析 等方法降低数据的维度，以便于
后续的可视化和建模等操作。
02
数据清洗
特征编码
将类别型特征转换为数值型特征 ，如独热编码、标签编码等。
特征降维策略
线性降维
通过线性变换将高维特征映射到低维空间，如主成分分析、线性 判别分析等。
非线性降维
通过非线性变换实现特征降维，如流形学习、自编码器等。
特征选择降维
通过选择部分重要特征实现降维，如基于模型的特征选择、基于 统计检验的特征选择等。
通过人工合成新样本的方法来增加 少数类样本的数量，新样本由少数 类样本及其近邻样本随机线性插值 产生。
SMOTE过采样
根据少数类样本的分布情况，自适 应地合成不同数量的新样本，以更 好地平衡不同类别的样本数量。
欠采样技术原理及实现
原理
通过减少多数类样本的数量，使得不同类别的样本数量达到平衡，从 而避免模型在训练过程中对多数类样本产生偏好。
结合业务背景和数据特点，构造具有实际意义的 特征。
多项式特征扩展
通过多项式扩展增加特征的多样性，如多项式回 归中的特征构造。
3
交叉特征构造
将不同特征进行组合，构造交叉特征，以揭示更 多信息。
特征变换技术
标准化与归一化
消除特征量纲和数量级的影响， 使不同特征具有可比性。
离散化
将连续特征转换为离散特征，以 便于某些模型的处理和解释。
数据预处理原理
数据预处理原理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，它的主要目的是将原始数据转换成可用于挖掘的数据格式。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个方面。
数据清洗是数据预处理的第一步，它的主要目的是去除数据中的噪声和异常值。
噪声是指数据中的不必要的信息，例如重复数据、缺失数据和错误数据等。
异常值是指数据中的不符合正常规律的数据，例如极端值和离群值等。
数据清洗可以通过数据可视化和统计分析等方法来实现。
数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个数据集的过程。
在数据集成过程中，需要解决数据冗余和数据不一致的问题。
数据冗余是指同一数据在不同数据源中出现多次的情况，数据不一致是指同一数据在不同数据源中的值不同的情况。
数据集成可以通过数据匹配和数据合并等方法来实现。
数据变换是将原始数据转换成可用于挖掘的数据格式的过程。
数据变换包括数据离散化、数据归一化和数据标准化等方法。
数据离散化是将连续数据转换成离散数据的过程，例如将年龄数据转换成年龄段数据。
数据归一化是将数据转换成相同的尺度，例如将数据转换成0到1之间的值。
数据标准化是将数据转换成均值为0，方差为1的标准正态分布。
数据规约是将数据集中的数据压缩成更小的数据集的过程。
数据规约可以通过数据抽样和属性选择等方法来实现。
数据抽样是从数据集中随机选择一部分数据作为样本数据进行挖掘。
属性选择是从数据集中选择最具有代表性的属性进行挖掘。
总之，数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，它可以提高数据挖掘的效率和准确性。
数据预处理的主要目的是将原始数据转换成可用于挖掘的数据格式，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个方面。
在数据预处理过程中，需要解决数据冗余、数据不一致和数据噪声等问题，可以通过数据可视化、统计分析和数据匹配等方法来实现。
数据预处理的书
数据预处理的书数据预处理是数据分析的重要步骤之一，它涉及对原始数据进行清洗、转换和集成，以便于后续的分析和建模工作。
本文将介绍数据预处理的基本概念和常用方法。
一、数据预处理的概念数据预处理是指在进行数据分析之前，对原始数据进行处理和准备的过程。
原始数据可能存在一些问题，如缺失值、异常值、噪声等，这些问题会影响后续的数据分析结果。
因此，数据预处理是必不可少的步骤。
二、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它主要是处理缺失值、异常值和噪声。
缺失值是指数据中的某些值缺失或未记录，处理缺失值的方法包括删除缺失值、插补缺失值等。
异常值是指与其他观测值明显不同的观测值，可以通过删除异常值或进行修正来处理。
噪声是指数据中的随机误差，可以通过平滑、滤波等方法来减少噪声的影响。
三、数据转换数据转换是指将原始数据转换为适合分析的形式。
常见的数据转换方法包括归一化、标准化、离散化等。
归一化是将数据缩放到某个特定的范围内，常用的方法有线性归一化和非线性归一化。
标准化是将数据转换为均值为0、方差为1的标准正态分布，可以使得不同变量具有相同的尺度。
离散化是将连续变量转换为离散变量，常用的方法有等宽离散化和等频离散化。
四、数据集成数据集成是将多个数据源的数据合并为一个一致的数据集。
常见的数据集成方法包括合并、连接和追加等。
合并是指将两个具有相同结构的数据集合并为一个数据集，可以按照某个或多个变量进行合并。
连接是指将两个具有不同结构的数据集连接起来，可以按照某个或多个变量进行连接。
追加是指将一个数据集的记录追加到另一个数据集的后面。
五、数据规约数据规约是指通过抽样、属性选择和数据压缩等方法减少数据集的大小。
抽样是指从大数据集中选取部分样本作为代表，常用的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样和聚类抽样等。
属性选择是指从原始数据集中选择最相关、最有代表性的属性，可以通过相关系数、信息熵等方法进行属性选择。
数据压缩是指通过压缩算法减少数据集的存储空间，常用的压缩算法有哈夫曼编码、LZW压缩等。