数据挖掘chapter数据预处理-讲义
浙江大学王灿《数据挖掘》课程PPT_数据预处理
跟数据本身的含义相关的
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
集成多个数据库、数据立方体或文件 规范化和聚集
数据集成
median L1 ( n / 2 ( f )l f median )c
中位数：有序集的中间值或者中间两个值平均
度量中心趋势 (2)
众数（Mode，也叫模）：集合中出现频率最 高的值
单峰的（unimodal，也叫单模态）、双峰的（ bimodal）、三峰的（trimodal）；多峰的（ multimodal） 对于适度倾斜（非对称的）的单峰频率曲线，可以 使用以下经验公式计算众数
数据预处理
第二章 数据预处理
为什么对数据进行预处理 描述性数据汇总 数据清理 数据集成和变换 数据归约 离散化和概念分层生成
为什么进行数据预处理？
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
缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据； e.g., occupation="" 包含错误或者孤立点 e.g. Salary = -10
有噪声
数据不一致
e.g., 在编码或者命名上存在差异 e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C” e.g., 重复记录间的不一致性 e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”
数据为什么会变“脏”？
数据挖掘——数据预处理 共48页PPT资料共50页文档
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71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
数据挖掘——数据预处理 共48页PPT资 料
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理标题：数据挖掘数据预处理引言概述：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中模式和关联的过程。
在进行数据挖掘之前，数据预处理是非常重要的一步，它可以匡助清洗和转换原始数据，使其更适适合于数据挖掘算法的输入。
本文将详细介绍数据挖掘中的数据预处理过程。
一、数据清洗1.1 缺失值处理：处理数据集中的缺失值是数据清洗的重要一步。
常见的处理方法包括删除缺失值、填充缺失值或者使用插值方法进行填充。
1.2 噪声数据处理：噪声数据是指在数据中存在的错误或者异常值。
通过使用平滑技术、聚类方法或者离群点检测算法可以有效处理噪声数据。
1.3 异常值处理：异常值是指与其他数据明显不同的数值。
可以通过箱线图检测异常值，并根据具体情况进行处理或者剔除。
二、数据集成2.1 数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
数据集成可以通过合并、连接或者追加等方式进行。
2.2 数据变换：对数据进行规范化、标准化或者离散化处理，以便更好地适应数据挖掘算法的需求。
2.3 数据降维：通过主成份分析（PCA）等方法减少数据集的维度，提高数据挖掘效率和准确性。
三、数据规约3.1 属性规约：通过选择最重要的属性或者特征，减少数据集的维度，提高数据挖掘算法的效率和准确性。
3.2 数值规约：通过将数据进行聚类或者离散化等方法，减少数据集的数据量，提高数据处理速度。
3.3 数据压缩：通过数据压缩算法对数据进行压缩，减少数据存储和传输的成本。
四、数据变换4.1 数据平滑：通过平滑技术对数据进行处理，减少数据中的波动和噪声，使数据更易于分析。
4.2 数据会萃：将数据进行聚合处理，减少数据集的大小，提高数据挖掘算法的效率。
4.3 数据标准化：将数据转换为统一的标准尺度，避免数据之间的量纲差异对数据挖掘结果的影响。
五、数据集成5.1 数据集成：将清洗、变换和规约后的数据集进行整合，形成最终的数据集。
5.2 数据划分：将数据集分为训练集和测试集，以便对数据挖掘模型进行训练和评估。
第十章数据挖掘的预处理技术精品PPT课件
Why Is Data Preprocessing Important?
15
No quality data, no quality mining results! Quality decisions must be based on quality data
e.g., duplicate or missing data may cause incorrect or even misleading statistics.
重要性
Importance “Data cleaning is one of the three biggest problems in data warehousing”—Ralph Kimball “Data cleaning is the number one problem in data warehousing”—DCI survey
数据挖掘的步骤
三部曲 1. 数据准备
数据选择：目标数据 数据预处理：
消除噪声，不一致，冗余等 数据变换：连续数据离散化，数据转化 数据归约：特征选择和抽取
2. 数据挖掘 3. 结果的解释评估
数据的预处理
为什么要进行预处理 数据清理：60%的工作量 数据集成 数据变换 数据归约 数据离散化
第十章 数据挖掘的预处理技术
Review:基于信息论的数据挖掘方法
2
信息论基本原理
决策树方法
信道模型
3
一个传递信息的系统是由发送端（信源） 和接收端（信宿）以及连接两者的通道 （信道）三者组成。
信源发出的符号U取值为u1,u2….ur ，信宿 接收的符号V取值为v1,v2….vq 。
信源 U u1,u2….ur
数据质量的多维度量
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和模式的过程。
在进行数据挖掘之前，数据预处理是必不可少的一步，它可以清洗和转换原始数据，以便更好地应用数据挖掘算法。
本文将详细介绍数据挖掘数据预处理的标准格式，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
1. 数据清洗数据清洗是指检查和处理数据中的错误、缺失值、异常值和重复值的过程。
在数据挖掘中，数据质量对结果的准确性有着重要影响。
数据清洗的步骤包括：- 删除重复值：通过比较数据记录的各个属性，将重复的数据记录删除，以避免对结果产生重复的影响。
- 处理缺失值：对于存在缺失值的属性，可以选择删除含有缺失值的数据记录，或者使用插补方法填充缺失值。
- 处理异常值：通过检查数据分布和统计指标，发现并处理异常值，以避免对模型的扭曲影响。
2. 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致的数据集的过程。
在数据挖掘中，常常需要从不同的数据源中获取数据进行分析。
数据集成的步骤包括：- 数据源选择：根据数据挖掘任务的需求，选择合适的数据源，这些数据源可以是数据库、文件、API等。
- 数据匹配：将不同数据源中的数据进行匹配，找出相同属性的数据记录，并将它们合并成一个数据集。
- 数据冗余处理：对于合并后的数据集，去除冗余的属性和数据记录，以减少存储和计算的开销。
3. 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合数据挖掘算法的形式的过程。
数据转换的步骤包括：- 属性选择：根据数据挖掘任务的需求，选择合适的属性进行分析。
可以通过领域知识、特征选择算法等方法来选择属性。
- 属性构造：根据已有属性构造新的属性，以提高数据挖掘算法的性能。
例如，从时间属性中提取出年份、月份等信息。
- 数据规范化：对于不同的属性，将它们转换到相同的数值范围，以避免某些属性对模型产生过大的影响。
4. 数据规约数据规约是通过压缩数据集的大小，减少存储和计算的开销，同时保持数据特征的完整性。
数据规约的步骤包括：- 维度规约：通过选择重要的属性或使用主成分分析等方法，将数据集的维度减少，以降低存储和计算的开销。
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一个重要步骤，它涉及到对原始数据进行清洗、转换和集成，以便为后续的数据挖掘任务提供高质量的数据集。
数据预处理的目标是消除数据中的噪声、处理缺失值、解决数据不一致性等问题，从而提高数据挖掘的准确性和可靠性。
数据预处理的过程包括以下几个步骤：1. 数据清洗：数据清洗是数据预处理的第一步，它主要是针对数据中的噪声进行处理。
噪声可以是由于数据采集过程中的错误、测量误差或者其他异常情况引起的。
清洗数据的方法包括删除重复数据、处理异常值、处理离群点等。
2. 数据转换：数据转换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式。
转换的方法包括数据平滑、数据会萃、数据规范化等。
数据平滑可以通过滤波等方法来消除数据中的噪声；数据会萃可以将数据按照一定的规则进行合并，减少数据的维度；数据规范化可以将数据转换为统一的度量单位，消除不同数据之间的量纲差异。
3. 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。
在数据集成过程中，需要解决数据模式不一致、数据冗余和数据冲突等问题。
常用的方法包括数据匹配、数据合并和数据冲突解决等。
4. 数据规约：数据规约是通过选择、抽取和变换等方法来减少数据集的规模。
数据规约的目的是减少数据挖掘过程中的计算复杂度和存储空间需求。
常用的方法包括属性选择、维度规约和数据变换等。
在进行数据预处理时，需要根据具体的数据情况选择合适的方法和技术。
常用的数据预处理工具包括Python中的pandas、numpy和scikit-learn等，以及R语言中的tidyverse和dplyr等。
总结起来，数据挖掘数据预处理是数据挖掘过程中不可或者缺的一步，它对于提高数据挖掘结果的准确性和可靠性起着至关重要的作用。
通过数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等步骤，可以将原始数据转化为适合进行数据挖掘的高质量数据集，为后续的数据挖掘任务提供可靠的基础。
数据挖掘第二章——数据预处理
Examples: temperature in Kelvin, length, time, counts
© Tan,Steinbach, Kumar
Introduction to Data Mining
4/18/2004
‹#›
Properties of Attribute Values
4/18/2004
‹#›
Attribute Level
Transformation
Nominal
Any permutation of values 任意一对一地变换
Ordinal
An order preserving change of values, i.e., 保序变换 new_value = f(old_value)
– Ordinal（序数）
Examples: rankings (e.g., taste of potato chips on a scale from 1-10), grades, height in {tall, medium, short}
– Interval（区间）
Examples: calendar dates, temperatures in Celsius or Fahrenheit.
Introduction to Data Mining
4/18/2004
‹#›
2.1.1 Attribute Values 属性值
l Attribute values are numbers or symbols assigned to an attribute
l Distinction between attributes and attribute values
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第2章 数据预处理与相似性
等宽分箱法
将数据总记录数均匀分为n等份，每 份包含的数据个数相同。如果n=10， 那么每一份中将包含大约10%的数 据对象。
等频法可能将具有不相同类标号的 相同属性值分入不同的箱中以满足 箱中数据固定个数的条件。
等频分箱法
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x ' x min (new _ max new _ min) new _ min max min
将x转换到区间[new_min,new_max]中，结果为 。这种方法有一个缺 陷就是当有新的数据加入时，可能导致max,min值的变化，需要重新 定义。如果要做0-1规范化，上述式子可以简化为：
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2.2 数据预处理
第二章 数据预处理与相似性
2.2.5 数据离散化
连续属性离散化的问题本质是：决定选择多少个分割点和确定分割点位置。任务可分为两个步骤 完成。首先将连续属性排序，并通过指定n-1个分割点把它们分成n个区间。然后，将一个区间中 的所有值映射到相同的分类值。
将排好序的数据从最小值到最大值 均匀划分成n等份，每份的间距是相 等的。假设A和B分别是属性值的最 小值和最大值，那么划分间距为 w=(B-A)/n
图形数据对象之间存在显式或隐式的联系，相互之间有一定的复杂依 赖关系，构成图形或网状结构，如互联网中的超链接。
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第二章 数据预处理与相似性
2.1 数据类型 2.2 数据预处理 2.3 数据的相似性 习题
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2.2 数据预处理
数据挖掘工作始终是以数据为中心开 展的，分类、聚类、回归、关联分析 以及可视化等工作的顺利进行完全是 建立在良好的输入数据基础之上。软 件开发行业有句格言：“Garbage-InGarbage-Out”，这句话同样适用于 数据科学。
数据挖掘2第二章 数据预处理
ECUST--Jing Zhang
对称数据 vs. 倾斜数据
11
symmetric
对称与正倾斜和负倾斜数据的中位 数、均值和众数
positively skewed
negatively skewed
Data Mining: Concepts and Techniques
பைடு நூலகம்
数据不总是可用的 很多记录的许多属性难以获取，比如：在销售数据中客 户的收入情况很难掌握。 数据缺省的原因 装备的故障 由于和其他数据不一致而被删除了 由于理解错误而未被录入 某些数据在录入的时候并不认为是重要的，因此没录入 没有注册历史或者数据改变了 ……. 空缺的数据可能需要被推断出来
range, IQR）
度量数据的中心趋势
均值（Mean）
：代数度量
加权算术平均（Weighted
arithmetic mean）: 截断均值（Trimmed mean）: 去除极端值
1 n x xi n i 1
注：
x
w x
i 1 n i
n
i
w
i 1
i
分布式度量：是一种通过如下方法计算度量：将数据集划分成
13
度量数据的离散程度
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方差（Variance）和标准差（
Variance:
standard deviation）
(algebraic, scalable computation)
1 2 N
Standard
1 2 ( xi x) N i 1
n
x
i 1
医用数据挖掘案例与实践 第1章 数据预处理
图1.2 数据的箱式图
6
此外，对于多变量统计数据的异常值识别，常用的 检验思路是观察各样本点到样本中心的距离。如果某些 样本点到样本中心的距离太大，就可以判断为异常值。 这里距离的度量一般使用马氏距离（Mahalanobis Distance）。因为马氏距离不受量纲的影响，而且在多 元条件下，马氏距离还考虑了变量之间的相关性，这使 得它优于欧氏距离。
考虑到由于个别异常值会导致均值向量和协方差矩 阵出现巨大偏差，这样计算出来的马氏距离起不了检测 异常值的作用，从而导致传统的马氏距离检测方法不稳 定，因此需要利用迭代的思想构造一个稳健的均值和协 方差矩阵估计量，然后计算稳健马氏距离（Robust Mahalanobis Distance），从而使得异常值能够正确地 被识别出来。
此时软件会自动加载mvoutlier所需要的软件包，说明mvoutlier软件 包已经安装完成（图1.6）。
图1.6 mvoutlier软件安装完成界面
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此外，也可以通过在R窗口中输入安装语句来完 成mvoutlier软件包的安装。输入的语句如下：
install.packages(pkgs="mvoutlier") （安装mvoutlier软件包。此括号内容为语句说明）
说明：为了便于理解语句，本书在命令后用括号括起来的内容，为对 该语句的注释，并不在命令行中输入（下同）。
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软件包安装完成后，就可以使用软件包中的函数对数据进行分析了。 这里构造一个二维变量数据集，变量名为s1和s2，总样本数为90，数 据集存为.csv格式并命名为mvout.csv，存于c盘中，便于从R中调取。 图1.7列出了数据集中的30个样本。
92.00 100.00 192.00 120.0000 125.0000 132.0000