数据仓库与数据挖掘基础第3章数据预处理(赵志升)

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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。

《数据仓库与数据挖掘》(陈志泊)——习题答案

《数据仓库与数据挖掘》(陈志泊)——习题答案

数据仓库与数据挖掘习题答案第1章数据仓库的概念与体系结构1。

面向主题的,相对稳定的。

2。

技术元数据,业务元数据。

3。

联机分析处理OLAP。

4. 切片(Slice),钻取(Drill—down和Roll—up等)。

5。

基于关系数据库。

6。

数据抽取,数据存储与管理。

7. 两层架构,独立型数据集市,依赖型数据集市和操作型数据存储,逻辑型数据集市和实时数据仓库。

8。

可更新的,当前值的.9。

接近实时。

10. 以报表为主,以分析为主,以预测模型为主,以营运导向为主.11。

答:数据仓库就是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,通常用于辅助决策支持.数据仓库的特点包含以下几个方面:(1)面向主题。

操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离;而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。

主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域,一个主题通常与多个操作型业务系统或外部档案数据相关。

(2)集成的.面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关,数据库之间相互独立,并且往往是异构的。

而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企事业单位一致的全局信息。

也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义.(3)相对稳定的。

操作型数据库中的数据通常实时更新,数据根据需要及时发生变化。

数据仓库的数据主要供单位决策分析之用,对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载,一旦某个数据加载到数据仓库以后,一般情况下将作为数据档案长期保存,几乎不再做修改和删除操作,也就是说针对数据仓库,通常有大量的查询操作及少量定期的加载(或刷新)操作。

数据仓库与数据挖掘基础关联规则赵志升

数据仓库与数据挖掘基础关联规则赵志升

第一节 关联规则挖掘
3 、关联规则挖掘的分类标准 ? 根据规则集所涉及的抽象层:有些挖掘关联规
则的方法可以在不同的抽象层发现规则。如,
age ( X , 23 ... 33 ) ? buys ( X , os _ software ) age ( X , 23 ... 33 ) ? buys ( X , software )
第二节 挖掘事务数据库的单维布尔关联规则
1 、Apriori 算法
由L2 产生 侯选3- 项
集C3
项集 {I1 ,I2 ,I3} {I1 ,I2 ,I5}
扫描D ,对每 个侯选3- 项 集计数C3
项集 {I1 ,I2 ,I3} {I1 ,I2 ,I5}
支持度计数 2 2
比较侯选支持 度计数与最小 支持度计数,
Having agg_fuc(R. b)>=threshold
给定大量输入元组,满足 having 子句中阈值的输
出元组数量相对很少。输入数据集为“冰山”,
2 、由频繁项集产生关联规则 如果最小置信度预值为 70% ,则规则 2、3 和
6 可以输出,因为这些规则满足强关联规则条件。
规则编号 关联规则
1
I1 ? I2 ? I5
2
I1 ? I5 ? I2
3
I2 ? I5 ? I1
4
I1 ? I2 ? I5
5
I2 ? I1 ? I5
6
I5 ? I1 ? I2
sup port ( A ? B) ? P ( A ? B) confidence ( A ? B) ? P ( B | A)
第一节 关联规则挖掘
2 、基本概念 ? 项的集合称为 项集,包含K 个项的项集称为

数据仓库与数据挖掘技术-试题答案

数据仓库与数据挖掘技术-试题答案

数据仓库与数据挖掘技术答案一、简答1.为什么需要对数据进行预处理?数据预处理主要包括哪些工作(需要对数据进行哪些方面预处理)?(1)现实世界的数据是杂乱的,数据多了什么问题会出现。

数据库极易受到噪音数据(包含错误或孤立点)、遗漏数据(有些感兴趣的属性缺少属性值或仅包含聚集数据)和不一致数据(在编码或者命名上存在差异)的侵扰,因为数据库太大,常常多达几G或更多。

进行数据预处理,提高数据质量,从而提高挖掘结果质量。

(2)数据预处理主要包括:数据清理:去除数据中的噪音、纠正不一致;数据集成:将数据由多个源合并成一致的数据存储,如数据仓库或数据方;数据交换:规范化或聚集可以改进涉及距离度量的挖掘算法精度和有效性;数据归约:通过聚集、删除冗余特征或聚类等方法来压缩数据。

数据离散化:属于数据归约的一部分,通过概念分层和数据的离散化来规约数据,对数字型数据特别重要。

2. 什么叫有监督学习?什么叫无监督学习?) 是通过发现数据属性和类别属性之间的关联模式,并通监督学习(Supervised learning或归纳过利用这些模式来预测未知数据实例的类别属性。

监督学习又称为分类Classification。

学习Inductive Learning无监督学习(Unsupervised learning)即聚类技术。

在一些应用中,数据的类别属性是缺失的,用户希望通过浏览数据来发现其的某些内在结构。

聚类就是发现这种内在结构的技术。

3.什么是数据仓库的星形模式?它与雪花模式有何不同?雪花模式与星形模式不同在于:雪花模式的维表可能是规范化形式,以便减少冗余。

这种表易于维护,并节省存储空间,因为当维结构作为列包含在内时,大维表可能非常大。

然而,与巨大的事实表相比,这种空间的节省可以忽略。

此外,由于执行查询更多的连接操作,雪花结构可能降低浏览的性能。

这样系统的性能可能受影响。

因此,在数据仓库设计中,雪花模式不如星形模式流行。

二、写出伪代码三答:(1)所有频繁项集为:[E,K,O] [K,M] [K,Y] (2) 关联规则:[O]->[E,K] 1.0[E,O] -> [K] 1.0[K,O] -> [E] 1.01.0[M] -> [K][Y] -> [K] 1.0答:a)决策树表示一种树型结构,它由它的分来对该类型对象依靠属性进行分类。

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。

数据挖掘数据预处理

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。

数据仓库与数据挖掘技术数据预处理技术PPT学习教案

数据仓库与数据挖掘技术数据预处理技术PPT学习教案

如日期“2009/09/25”和“25/09/2009”)。而字段过载
(field overloading)是另一类错误源。
考察数据还要遵循唯一性规则、连续性规则和空值规则。可以
使用其他外部材料人工地加以更正某些数据不一致。如数据输
入时的错误可以使用纸上的记录加以更正。但大部分错误需要
很多的数据都有缺失值。比如,银行房屋贷款信用风险 评估中的客户数据,其中的一些属性可能没有记录值,如 客户的家庭月总收入。填充丢失的值,可以用下面的方法 。
(1)忽略元组。当缺少类标号时通常这样做(假定挖掘任 务涉及分类)。除非元组有多个属性缺少值,否则该方法不 是很有效。当每个属性缺少值的百分比变化很大时,它的 性能特别差。
第19页/共62页
冗余是在数据集成时另一个需要考虑的重要问题。一个
属性可能是冗余的,如果它能由另一个或另一组属性“导出 ”。属性或维命名的不一致也可能导致结果数据集中的冗余 。
有些冗余可以被相关分析检测到。给定两个属性,这种
分析可以根据可用的数据度量(两个属性之间的相关系数) 估计一个属性能在多大程度上蕴涵另一个属性。对于数值属 性a和b,之间的相关系数rAB为
第3页/共62页
现实世界采集到的大量的各种各样的数据是不符合 挖掘算法进行知识获取研究所要求的规范和标准的。主 要具有以下特征:
(1)不完整性。指的是数据记录中可能会出现有些 数据属性的值丢失或不确定的情况,还有可能缺失必需 的数据。这是由于系统设计时存在的缺陷或者使用过程 中一些人为因素所造成的,如有些数据缺失只是因为输 入时认为是不重要的;相关数据没有记录可能是由于理 解错误,或者因为设备故障;与其他记录不一致的数据 可能已经删除;历史记录或修改的数据可能被忽略等等 。

数据挖掘3章节数据预处理

数据挖掘3章节数据预处理
聚类 计算机和人工检查结合 回归
2.3.3 数据清理作为一个过程
2020/4/28
9
2.4 数据集成和变换
2.4.1 数据集成
实体识别:元数据可帮助避免错误 属性冗余:相关分析 数据重复 数据值冲突的检测与处理:
2020/4/28
10
2.4.2 数据变换
平滑
聚集
数据概化
规范化:最小-最大、Z-Score、按小数定 标
属性构造
2020/4/28
11
2.5 数据归约
归约数据集小、近似保持原数据的完整性
2.5.1 数据立方体聚集:聚集数据立方体 使用与给定任务相关的最小方体
2.5.2 属性子集选择 检测、删除不相关 弱相关 冗于的属性和维 方法:逐步向前、逐步向后、向前向后结合 决策树归纳:信息增益法
2020/4/28
加权平均
截断平均 减小极端值的影响
整体度量 中位数 众数
中列数 (max+min)/2
2020/4/28
5
2.2描述性数据汇总 2.2.2 度量数据的离散趋势
极差、四分位数、离群点和箱形图
方差 标准差
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6
2.2描述性数据汇总 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 散点图、散点图阵、
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
2020/4/28
3
数据预处理的形式
数据清理 数据集成 数据变换 数据归约
2020/4/28
4
2.2描述性数据汇总 2.2.1 度量数据的中心趋势
均值 分布式度量 sum() count() min() max() 代数度量 average() mean()

数据仓库与数据挖掘教学大纲

数据仓库与数据挖掘教学大纲

数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程简介数据仓库与数据挖掘是现代数据分析与决策的重要工具。

本课程旨在介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理、方法和应用,培养学生对大数据的处理和分析能力,以及利用数据挖掘技术进行数据驱动决策的能力。

二、课程目标1. 掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。

2. 熟悉数据仓库与数据挖掘的常用方法和技术。

3. 能够应用数据仓库与数据挖掘技术进行数据预处理和特征选择。

4. 能够利用数据挖掘技术进行数据分类、聚类、关联规则挖掘等任务。

5. 能够利用数据仓库与数据挖掘技术解决实际问题并进行数据驱动决策。

三、教学内容与安排1. 数据仓库概述- 数据仓库的定义与特点- 数据仓库的架构与组成- 数据仓库的设计与实现2. 数据预处理- 数据清洗与去噪- 数据集成与转换- 数据规约与变换3. 特征选择与降维- 特征选择的概念与方法- 特征降维的概念与方法- 特征选择与降维的应用案例4. 数据分类与回归- 决策树算法- 朴素贝叶斯算法- 支持向量机算法- 逻辑回归算法5. 数据聚类- K均值聚类算法- 层次聚类算法- 密度聚类算法- 谱聚类算法6. 关联规则挖掘- 关联规则的定义与表示- 关联规则挖掘的算法与应用 - 关联规则挖掘的评估与优化7. 数据挖掘实践- 数据挖掘工具的介绍与使用- 实际数据挖掘项目案例分析- 数据挖掘结果的解释与应用四、教学方法与评价方式1. 教学方法- 理论讲授:通过课堂讲解介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。

- 实践操作:通过实验和案例分析,让学生掌握数据仓库与数据挖掘的实际应用技能。

- 课堂讨论:通过课堂讨论,促进学生对数据仓库与数据挖掘的理解和思量。

- 课程项目:设计数据挖掘项目,培养学生的数据分析和解决实际问题的能力。

2. 评价方式- 平时成绩:包括课堂表现、作业完成情况等。

- 实验报告:要求学生完成数据仓库与数据挖掘实验,并撰写实验报告。

- 期末考试:考察学生对数据仓库与数据挖掘的理论知识和应用能力。

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数据挖掘是一项重要的技术,它通过分析大量的数据来发现隐藏在数据暗地里的模式和关联规律。

然而,在进行数据挖掘之前,我们需要对原始数据进行预处理,以确保数据的质量和准确性。

本文将详细介绍数据挖掘中的数据预处理步骤和标准格式。

1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步,它的目标是检测和纠正数据中的错误、缺失值和异常值。

常见的数据清洗方法包括:- 删除重复值:通过比较数据的各个属性,删除重复的数据记录。

- 处理缺失值:通过填充、删除或者插值等方法处理缺失的数据。

- 处理异常值:通过统计分析或者使用异常检测算法识别和处理异常值。

2. 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。

在数据集成过程中,需要解决数据格式不一致、数据命名不一致和数据冲突等问题。

常见的数据集成方法包括:- 数据转换:将不同数据源的数据转换为统一的格式和单位。

- 数据匹配:通过属性匹配或者记录匹配等方法将相似的数据进行关联。

- 数据冲突解决:通过冲突检测和冲突解决策略解决数据冲突问题。

3. 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:- 属性选择:选择与挖掘目标相关的属性,去除无关的属性。

- 属性构造:通过组合、合并或者计算等方法创建新的属性。

- 数据规范化:将数据转换为统一的数值范围,以消除不同属性之间的量纲差异。

4. 数据规约数据规约是将原始数据集转换为更小的数据集的过程,以减少数据挖掘算法的计算复杂度。

常见的数据规约方法包括:- 维度规约:通过主成份分析等方法将高维数据转换为低维数据。

- 数值规约:通过直方图、聚类等方法将连续数值数据转换为离散数据。

- 数据压缩:通过压缩算法将数据集压缩为更小的表示形式。

5. 数据集划分数据集划分是将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集的过程。

常见的数据集划分方法包括:- 随机划分:将数据随机划分为不同的子集。

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数据挖掘是一项重要的技术,它通过对大量数据进行分析和挖掘,发现其中的隐藏模式、关联规则和趋势,为决策和预测提供支持。

然而,在进行数据挖掘之前,数据预处理是必不可少的一步,它对原始数据进行清洗、转换和集成,以提高数据质量和挖掘效果。

数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约四个主要步骤。

首先,数据清洗是指对原始数据进行检查和处理,以去除数据中的错误、缺失值、重复值和异常值。

例如,对于一个销售数据集,数据清洗可以包括检查是否有缺失的销售记录,删除重复的销售记录,修正错误的销售数据等。

其次,数据集成是将多个数据源的数据进行合并,以便进行统一的分析。

在数据集成过程中,可能会遇到数据格式不一致、数据命名不统一等问题,需要进行数据转换和映射。

例如,将来自不同销售渠道的销售数据进行合并,需要将不同渠道的销售记录统一为相同的格式,并进行字段映射。

然后,数据转换是对数据进行变换,以适应数据挖掘算法的要求。

数据转换可以包括数值化、标准化、离散化等操作。

例如,对于一个客户满意度调查的数据集,可以将满意度评分转换为数值型数据,将文本型数据进行编码等。

最后,数据规约是对数据进行简化,以减少数据集的大小和复杂性,提高数据挖掘的效率。

数据规约的方法包括维度规约和数值规约。

例如,对于一个包含多个特征的数据集,可以通过主成分分析等方法进行维度规约,将数据转化为较少的特征。

在进行数据预处理时,需要考虑以下几个方面:首先,根据数据挖掘的目标和需求,确定数据预处理的步骤和方法。

不同的数据挖掘任务可能需要不同的数据预处理方法,例如,分类任务可能需要进行数据平衡处理,异常检测任务可能需要进行异常值处理。

其次,对于缺失值的处理,可以采用删除、插补或使用特殊值等方法。

删除缺失值可能会导致数据量减少,但可以避免对数据的偏差。

插补缺失值可以使用均值、中位数、众数等方法进行填充。

使用特殊值可以将缺失值作为一个新的类别进行处理。

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数据挖掘是一种从大量数据中获取有用信息的过程,而数据预处理则是数据挖掘的重要步骤之一。

数据预处理的目标是清洗、转换和集成数据,以便进一步分析和挖掘。

数据清洗是数据预处理的第一步,它的目的是处理数据中的噪声、缺失值和异常值。

噪声是指数据中的不相关和不一致的部分,可以通过删除或修复来进行处理。

缺失值是指数据中的空白或未知值,可以通过填充、插值或删除来进行处理。

异常值是指与其他数据明显不同的值,可以通过检测和修正来进行处理。

数据转换是数据预处理的第二步,它的目的是将数据转换为适合分析和挖掘的形式。

常见的数据转换包括数据规范化、数据离散化、数据聚合和数据编码。

数据规范化是将数据缩放到特定的范围或分布,以消除不同尺度和单位的影响。

数据离散化是将连续的数值数据转换为离散的类别或区间。

数据聚合是将多个数据合并为一个数据,以减少数据的维度和复杂度。

数据编码是将非数值数据转换为数值数据,以便于分析和挖掘。

数据集成是数据预处理的第三步,它的目的是将多个数据源的数据合并为一个一致的数据集。

数据集成涉及到数据的匹配、合并和消除冗余。

数据的匹配是指将不同数据源中的相同数据进行对应和匹配。

数据的合并是指将匹配的数据合并为一个数据集。

数据的冗余是指在合并过程中出现的重复数据,可以通过去重来进行处理。

除了上述步骤,数据预处理还包括特征选择和降维。

特征选择是从原始数据中选择最相关和最具有代表性的特征,以减少数据的维度和复杂度。

降维是将高维数据转换为低维数据,以便于可视化和分析。

在进行数据预处理时,需要根据具体的数据和分析目标选择合适的方法和工具。

常见的数据预处理工具包括Python中的pandas和scikit-learn库,以及R语言中的tidyverse和caret包。

总之,数据预处理是数据挖掘的重要步骤,通过清洗、转换和集成数据,可以提高数据的质量和可用性,为后续的分析和挖掘提供可靠的基础。

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数据挖掘是一项重要的技术,它通过从大量数据中提取有价值的信息和模式,帮助企业做出更明智的决策和预测未来趋势。

然而,在进行数据挖掘之前,数据预处理是必不可少的一步,它能够清洗、转换和集成数据,以确保数据的质量和可用性,提高数据挖掘的准确性和可靠性。

数据预处理包括以下几个关键步骤:1. 数据清洗:数据清洗是指检查和处理数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。

例如,对于缺失数据,可以选择删除包含缺失值的记录,或者使用插值方法填充缺失值。

对于重复数据,可以进行去重操作。

此外,还可以通过数据校验和异常检测来识别和处理异常值。

2. 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。

这涉及到解决不同数据源中的命名冲突、数据格式不一致等问题。

例如,可以使用数据转换技术将不同数据源的数据统一为相同的格式,或者使用数据匹配和合并技术将具有相同属性的数据进行合并。

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使用的形式。

这包括对数据进行归一化、标准化、离散化等处理。

例如,可以对数值型数据进行归一化,将其转换为0到1之间的范围;对于文本型数据,可以进行分词和词袋表示等转换。

4. 数据降维:数据降维是减少数据维度的过程,以减少数据挖掘算法的计算复杂度和提高模型的性能。

常用的降维方法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等。

这些方法可以将高维数据映射到低维空间,并保留数据的主要特征。

5. 数据集划分:数据集划分是将数据集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,而测试集用于评估模型的性能。

通常,可以将数据集按照一定的比例划分为训练集和测试集,例如70%的数据用于训练,30%的数据用于测试。

6. 数据集平衡:在某些情况下,数据集中的不平衡样本会对数据挖掘的结果产生偏差。

因此,需要对数据集进行平衡处理,以确保不同类别的样本数量相对均衡。

常用的方法包括欠采样、过采样和合成新样本等。

数据仓库与数据挖掘技术--数据预处理实验报告

数据仓库与数据挖掘技术--数据预处理实验报告

实验报告课程名称:数据仓库与数据挖掘技术实验项目:数据预处理专业班级:姓名:学号:实验室号:综合楼411 实验组号:实验时间:2012.9.17 批阅时间:指导教师:成绩:沈阳××大学实验报告(适用计算机程序设计类)专业班级:学号:姓名:实验名称:1.实验目的:(1)、掌握数据挖掘中数据预处理的方法(2)、了解描述性数据汇总的计算机实现方法(3)、了解数据转换的过程和方法(4)、了解异种数据集成的过程和方法2.实验内容:(1)数据分析。

分析给定数据,求各门课成绩的方差,均值,并求任意门课程的众数和五数概括,编程实现。

(2)同源数据转换。

将给数据放入同类型的不同表中(或不同结构体中),但是学号的数据类型不一致,或性别的写法不一致,将其转换成其中一个的样子,并放入同一个表或结构体数组或链表,编程实现(选作)。

(3)异种数据集成。

从不同数据源中提取数据,转换为同源数据(选作)3. 实验步骤或程序(经调试后正确的源程序)4.程序运行结果附件A 沈阳××大学实验报告(适用计算机程序设计类)专业班级:学号:姓名:实验步骤或程序:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <windows.h>#include <time.h>#include <conio.h>int main(){float m1,m2,m3,m4,m5,m6;float s1,s2,s3,s4,s5,s6;float a1[9]={60,61,62,62,67,68,70,70,71};float a2[9]={65,65,70,75,80,85,86,92,92};float a3[9]={60,67,69,80,80,81,85,86,93};float a4[9]={65,69,78,80,85,85,85,87,94};float a5[9]={60,60,60,63,65,68,80,80,80};float a6[9]={70,70,71,73,80,81,84,90,95};m1=(a1[0]+a1[1]+a1[2]+a1[3]+a1[4]+a1[5]+a1[6]+a1[7]+a1[8])/9;m2=(a2[0]+a2[1]+a2[2]+a2[3]+a2[4]+a2[5]+a2[6]+a2[7]+a2[8])/9;m3=(a3[0]+a3[1]+a3[2]+a3[3]+a3[4]+a3[5]+a3[6]+a3[7]+a3[8])/9;m4=(a4[0]+a4[1]+a4[2]+a4[3]+a4[4]+a4[5]+a4[6]+a4[7]+a4[8])/9;m5=(a5[0]+a5[1]+a5[2]+a5[3]+a5[4]+a5[5]+a5[6]+a5[7]+a5[8])/9;m6=(a6[0]+a6[1]+a6[2]+a6[3]+a6[4]+a6[5]+a6[6]+a6[7]+a6[8])/9;printf(" 学生的平均成绩: \n");printf("英语成绩的平均数为:%2.1f分。

数据仓库与数据挖掘课程教学大纲

数据仓库与数据挖掘课程教学大纲

叁握鱼生刍叁捱捡握课程教学大纲一、课程的基本信息适应对象:信息与计算科学专业课程代码:15E003027学时分配:54赋予学分:3先修课程:数据库原理与技术、概率论与数理统计、数据分析后续课程:毕业综合训练二'课程性质与任务数据仓库与数据挖掘技术是信息与计算科学专业方向选修课程,本课程反映了信息与计算科学专业具有数学学科与信息学科交叉的学科背景;数据仓库与数据挖掘主要运用概率论、统计学、神经网络、关联规那么等数学理论来挖掘海量数据中有价值的信息,为各领域的决策提供数据的支撑;通过本课程的学习,拓宽学生专业视野,有利于培养学生的数学应用能力,提高专业综合素养。

三、教学目的与要求通过本课程使学生理解数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理及数据仓库系统的设计与开发。

掌握数据挖掘的常用方法,如关联规那么、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析,并能使用R语言做相关的数据挖掘; 培养学生运用各中数据挖掘算法解决实际的数据分析问题的能力,为从事信息科学的研究和应用打下一个坚实的基础。

四、教学内容与课时安排1数据仓库的概念概述(4课时)数据仓库概述数据挖掘概述数据挖掘工具(R语言)2数据仓库(4课时)数据仓库的概念及体系结构数据仓库的模型与设计3联机分析处理技术(6课时)OLAP概述多维分析操作OLAP的基本数据模型4数据预处理(4课时.)数据清洗数据集成和变换数据规约5关联规那么(6课时)关联规那么的概念与分类 Apriori算法FP-Growth算法6决策树方法(6课时)信息论基本原理常用决策树算法决策树剪枝和分类规那么提取7统计学习方法(4课时)朴素贝叶斯分类贝叶斯信念网络的预测、诊断和训练算法回归分析8神经网络(6课时)人工神经网络BP神经网络和SOFM神经网络Elman神经网络Hopfield 神经网络9聚类分析(6课时)聚类分析概率聚类分析的相异度聚类分析的算法10粗糙集(6课时)粗糙集概述粗糙集的属性约简粗糙集的决策规那么约简11文本和Web挖掘(2课时)文本挖掘Web挖掘空间数据挖掘和多媒体数据挖掘五、附录教学参考文献目录【1】陈志泊《数据仓库与数据挖掘》清华大学出版社2009 [2]周根贵《数据仓库与数据挖掘》浙江大学出版社2011 【3】夏火松《数据仓库与数据挖掘技术》科学出版社2014。

数据挖掘CHAPTER3数据预处理

数据挖掘CHAPTER3数据预处理

第三章数据预处理当今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,因为数据库太大,常常多达数千兆,甚至更多。

“如何预处理数据,提高数据质量,从而提高挖掘结果的质量?”你可能会问。

“怎样预处理数据,使得挖掘过程更加有效、更加容易?”有大量数据预处理技术。

数据清理可以去掉数据中的噪音,纠正不一致。

数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储,如数据仓库或数据方。

数据变换(如规范化)也可以使用。

例如,规范化可以改进涉及距离度量的挖掘算法的精度和有效性。

数据归约可以通过聚集、删除冗余特征或聚类等方法来压缩数据。

这些数据处理技术在数据挖掘之前使用,可以大大提高数据挖掘模式的质量,降低实际挖掘所需要的时间。

本章,你将学习数据预处理的方法。

这些方法包括:数据清理、数据集成和转换、数据归约。

本章还讨论数据离散化和概念分层,它们是数据归约的一种替换形式。

概念分层可以进一步用于多抽象层挖掘。

你将学习如何由给定的数据自动地产生概念分层。

3.1为什么要预处理数据?想象你是AllElectronics的经理,负责分析涉及你部门的公司数据。

你立即着手进行这项工作。

你仔细地研究和审查公司的数据库或数据仓库,找出应当包含在你的分析中的属性或维,如item, price和units_sold。

啊!你注意到,许多元组在一些属性上没有值。

对于你的分析,你希望知道每种销售商品是否通过广告降价销售,但你又发现这些信息根本未记录。

此外,你的数据库系统用户已经报告一些错误、不寻常的值和某些事务记录中的不一致性。

换言之,你希望使用数据挖掘技术分析的数据是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值,或仅包含聚集数据),含噪音的(包含错误,或存在偏离期望的局外者),并且是不一致的(例如,用于商品分类的部门编码存在差异)。

欢迎来到现实世界!存在不完整的、含噪音的和不一致的数据是大型的、现实世界数据库或数据仓库的共同特点。

不完整数据的出现可能有多种原因。

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第四节 数据归约
4、数值归约 选样
采用选样进行数据归约的优点:可以得到样 本的花费正比例于样本的大小n,而不是数据的大 小N。因此选样的复杂性子线性于数据的大小。
用于数据归约时,选样最常用来回答聚集查 询。在指定的误差范围内,可以用中心极限定理 确定估计一个给定的函数的指定误差范围内所需 的样本大小。
第四节 数据归约
4、数值归约 聚类
质心距离是聚类质量的另一种度量,它定义为 聚类质心到每个聚类对象的平均距离。 • 在数据归约时,用数据的聚类表示替换实际数据。 • 在数据库系统中,多维索引树主要用于提供对数 据的快速访问;也可用于分层数据归约,提供数据 的多维聚类;也可用于提供查询的近似回答。
判定树归纳构造一个类似流程图的结构,其每个 内部节点表示一个属性上的测试,每个分枝(非 树叶)对应于测试的一个输出;每个外部节点 (树叶)表示一个判定类。在每个节点,算法选 择“最好”的属性,将数据划分成类。
第四节 数据归约
2、维归约
判定树归纳:
初始属性集:{A1,A2,A3,A4,A5,A6}
归约后的属性集:
第二节 数据清理
现实世界的数据一般是含噪声的、不完整的、 不一致的。数据清理例程试图填充空缺的值,识 别孤立点、消除噪声,并纠正数据中的不一致。
第二节 数据清理
1、空缺值 忽略元组 人工填写空缺值 使用一个全局常量填充空缺值 使用属性的平均值填充空缺值 使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充空缺值
第五节 离散化和概念分层生成
通过将属性域划分为区间,离散化技术可以 用来减少给定的连续属性值的个数。区间的标号 可以替代实际的数据值。
许多离散化技术都可以递归使用,以便提供 属性值的分层或多分解划分,即概念分层。
第五节 离散化和概念分层生成
1、数值数据的离散化和概念分层生成 对于数值属性,由于数据的可能取值范围的
A3
{A2,A3,A5} A2
A5

类类

1
2
1
2
属性子集选择的贪心(启发式)方法
第四节 数据归约
3、数据压缩 数据压缩是指应用数据编码或变换,以便得到
原数据的归约或“压缩”表示。 无损数据压缩技术:原数据可以由压缩数据重
新构造而不丢失任何信息,所采用的压缩技术。 有损数据压缩技术:只能重新构造原数据的近
逐步向后删除:由整个属性集开始,每一步 删除掉尚在属性集中的最坏的属性。
第四节 数据归约
2、维归约 向前选择和向后删除的结合:向前选择和向后
删除方法的结合,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。
说明:以上三种方法可以使用一个阈值来确定 是否停止属性选择。
第四节 数据归约
2、维归约 判定树归纳:判定树算法,如ID3和C4.5。
第四节 数据归约
3、数据压缩 小波变换可以用于多维数据,如数据立方体。
其基本思路是:首先将变换用于第一维,然后第 二维,如此下去。计算复杂性对于方体中的单元 的个数是线性的。小波变换的有损压缩比当前的 商业标准JPEG压缩好。小波变换广泛应用于指 纹图象压缩、计算机视觉、时间序列数据分析和 数据清理。
第四节 数据归约
3、数压缩 主要成分分析PCA
PCA计算花费低,可以用于有序和无序的属 性,并且可以处理稀疏和倾斜数据。对于多于2维 的数据可以通过将问题归约为2维来处理。
与数据压缩的小波变换相比, PCA能较好地 处理稀疏数据,而小波变换更适合高维数据。
第四节 数据归约
4、数值归约 数值归约技术就是通过选择替代的、较小的
第四节 数据归约
3、数据压缩 主要成分分析PCA
假定待压缩的数据由N个元组 或数据向量组成, 取自k个维。PCA搜索c个最能代表数据的k-维正交 向量,这里ck。
意义:原来的数据投影到一个较小的空间,导 致数据压缩。
第四节 数据归约
3、数据压缩 主要成分分析PCA
PCA可以作为一种维归约形式使用。不象属性 子集选择通过保留原属性集的一个子集来减少属性 集的大小,PCA通过创建一个替换的、较小的变量 集来“组合”属性的精华,原数据可以投影到该较 小的集合中。
2、维归约 d个属性有2d个可能的子集,通过穷举搜索找
出属性的最佳子集可能是不现实的,通常使用压缩 搜索空间的启发式算法,这些算法是贪心算法,在 搜索属性空间时,总是做看上去是最佳的选择。其 含义是由局部最优选择,期望由此导致全局最优选 择。实际应用中,贪心算法是有效的,并可以逼近 最优解。
第四节 数据归约
2、维归约 属性子集选择的基本启发式方法包括的技术有:
逐步向前选择 逐步向后删除 向前选择和向后删除的结合 判定树归纳
第四节 数据归约
2、维归约 逐步向前选择:由空集开始,选择属性集中
最好的属性,并将其添加到该集合中。随后每次 迭代,将原属性集剩下的属性中的最好的属性添 加到该集合中。
第四节 数据归约
4、数值归约 选样
选样是用数据的较小随机样本(子集) 表示大的数据集,它可以作为一种数据归约 技术使用。
第四节 数据归约
4、数值归约 选样 假定大的数据集D包含N个元组,则对D的选样有: • 简单选择n个样本,不回放 • 简单选择n个样本,回放 • 聚类选样 • 分层选样
第四节 数据归约
4、数值归约 直方图 等宽 等深 V-最优 MaxDiff
第四节 数据归约
4、数值归约 聚类
聚类技术将数据元组视为对象。它将对象划 分为群或聚类,使得在一个聚类中的对象“类 似”,但与其他聚类中的对象“不类似”。通常, 类似性基于距离,用对象在空间中的“接近”程 度定义。聚类的“质量”可以用“直径”表示, 直径是一个聚类中两个任意对象的最大距离。
回归和对数线性模型可以用于稀疏数据,但应 用可能是受限制的。在用于倾斜数据时,回归效果 更好。当用于高维数据时,对数线性模型表现出很 好的伸缩性,可以扩展到10维左右。
第四节 数据归约
4、数值归约 直方图
直方图使用分箱近似分布,是一种流行的数 据归约形式。属性A的直方图(histogram)将A 的数据分布划分为不相交的子集,或桶。桶安放 在水平轴上,而桶的高度(和面积)是该桶所代 表的值的平均频率。如果每个桶只代表单个属性 值/频率对,则该桶为单桶。通常,桶表示给定属 性的一个连续区间。
Transform )
第四节 数据归约
3、数据压缩 小波变换:离散小波变换DWT和离散傅里叶
变换DFT均常用于信号处理技术。一般,DWT是 一种较好的有损压缩,若DWT和DFT保留相同数 目的系数,DWT将提供原数据更精确的近似。比 较流行的小波变换包括Haar、Daubechies变换, 应用离散小波变换的典型金字塔算法,在每次迭 代将数据减半,导致很快的计算速度。
第四节 数据归约
数据归约技术可以用来得到数据集的归约表 示,虽然它很小,但仍接近于保持原数据的完整 性。这样,在归约后的数据集上挖掘将更有效, 并产生相同或几乎相同的分析结果。
第四节 数据归约
数据归约的策略有: 数据立方体聚集: 维归约 数据压缩 数值压缩 离散化和概念分层生成
似表示,所采用的数据压缩技术。
第四节 数据归约
3、数据压缩 两种流行的有效的有损数据压缩方法
小波变换 主要成分分析
第四节 数据归约
3、数据压缩 小波变换 离散小波变换DWT(Discret Wavelet
Transform) 离散傅里叶变换DFT( Discret Fourier
第三章 数据预处理
1、数据预处理的意义 2、数据清理 3、数据集成与变换 4、数据归约
第一节 数据预处理的意义
1、数据质量问题: 噪声数据 空缺数据 不一致数据
预处理 数据
提高 数据质量
提高 挖掘结果
第一节 数据预处理的意义
2、数据预处理的基本方法: 数据清理:除去噪声,纠正不一致性。 数据集成:将多种数据源合并成一致的数据存储。 数据变换:即规范化,可以改进距离度量的挖掘
多样性和数据值的更新频繁,进行概念分层比较 困难。数值属性的概念分层可以根据数据分布分 析自动地构造,基本方法主要有:
算法的精度和有效性。 数据归约:通过聚集、删除冗余特性或聚类方法
来压缩数据。
第一节 数据预处理的意义
3、数据预处理的意义 改进数据质量,提高其后的挖掘过程的精度和
性能。 高质量的决策依赖于高质量的数据,数据预处
理是知识发现过程的重要步骤。 检测数据异常、尽早调整数据,并归约待分析
数据,将得到较高决策回报。
数据表示形式来减少数据量,主要有有参和无参 两类: 有参方法:使用一个模型来评估数据,使得只
需要存放参数,而不是实际数据。如,回归 和对数线性模型。 无参方法:使用存放数据归约表示。如,直方 图、聚类、选样。
第四节 数据归约
4、数值归约 回归和对数线性模型 直方图 聚类 选样
第三节 数据集成与变换
1、数据集成 数据集成是将多个数据源中的数据结合起来
存放在一个一致的数据存储中。这些数据源可以 包括多个数据库、数据立方体或一般文件。
第三节 数据集成与变换
1、数据集成 模式集成:可以通过元数据避免错误。 冗余:属性的冗余以及元组重复。 数据值冲突的检测与处理:不同数据源的属
第四节 数据归约
4、数值归约 回归和对数线性模型
回归和对数线性模型可以用来近似给定数据。 在线性回归中,对数据建模,使之适合一条直线。 对数线性模型近似离散的多维概率分布。基于较小 的方体形成数据立方体的格,该方法可以用于估计 具有离散属性集的基本方体中每个单元的概率。
第四节 数据归约
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