数据挖掘中数据预处理方法研究

数据挖掘中数据预处理方法研究

数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联关系和趋势的过程。而数据预处

理则是数据挖掘的前提和基础，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。本文将详细介绍数据挖掘中常用的数据预处理方法及其研究。

一、数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步，用于处理数据中的噪声、缺失值、异常值和

重复值等问题。常用的数据清洗方法有以下几种：

1. 噪声处理：通过平滑、聚类或者离群点检测等方法，去除数据中的噪声，提

高数据的质量和准确性。

2. 缺失值处理：当数据中存在缺失值时，可以采用删除、插补或者建模等方法

来处理。删除缺失值可能会导致数据量减少，而插补和建模方法可以根据已有数据猜测缺失值。

3. 异常值处理：异常值是指与大部份数据不一致的极端值，可能会对数据分析

产生不良影响。常用的异常值处理方法有基于统计学的方法、基于距离的方法和基于聚类的方法等。

4. 重复值处理：当数据集中存在重复记录时，可以通过去重操作来处理。去重

操作可以基于全部属性或者部份属性进行，以确保数据集中的每条记录都是惟一的。

二、数据集成

数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和合并的过程。在数据挖掘中，

往往需要从多个数据源中获取数据，然后将它们整合成一个统一的数据集。数据集成的方法有以下几种：

1. 实体识别：在不同数据源中，可能存在相同实体的不同表示方式。通过实体识别，可以将不同表示方式的实体映射成同一个实体，以便进行数据集成。

2. 属性冲突解决：不同数据源中的属性可能存在名称不一致、单位不一致或者数据类型不一致等问题。通过属性冲突解决，可以将不一致的属性进行统一，以便进行数据集成。

3. 数据冗余处理：在数据集成过程中，可能会浮现冗余数据。通过数据冗余处理，可以去除重复的数据，减少数据集的大小和复杂性。

三、数据转换

数据转换是将原始数据转换成适合进行数据挖掘的形式的过程。数据转换的方法有以下几种：

1. 数据平滑：数据平滑是通过平均、插值或者回归等方法，对数据进行平滑处理，以减少数据中的噪声和波动。

2. 数据会萃：数据会萃是将数据进行聚合操作，以减少数据量和复杂性。常见的聚合操作包括求和、求平均、求最大值和求最小值等。

3. 数据规范化：数据规范化是将数据转换到特定的范围或者分布中，以消除不同属性之间的量纲差异。常用的数据规范化方法有线性缩放和Z-score标准化等。

四、数据规约

数据规约是通过选择、抽样或者离散化等方法，减少数据集的规模和复杂性，同时保持数据的完整性和准确性。数据规约的方法有以下几种：

1. 属性选择：属性选择是从原始数据集中选择最相关或者最实用的属性，以减少数据集的维度和复杂性。常用的属性选择方法有过滤式选择和包裹式选择等。

2. 数据抽样：数据抽样是从原始数据集中随机选择一部份数据，以减少数据集的大小和计算复杂度。常见的数据抽样方法有随机抽样、分层抽样和聚类抽样等。

3. 数据离散化：数据离散化是将连续属性的取值范围划分成若干个离散的区间，以减少数据集的复杂性。常用的数据离散化方法有等宽离散化和等频离散化等。

综上所述，数据挖掘中的数据预处理是一个重要的环节，它能够提高数据的质

量和准确性，为后续的数据挖掘任务奠定基础。在实际应用中，根据具体的数据特点和挖掘目标，选择合适的数据预处理方法是非常关键的。通过合理的数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，可以有效地提高数据挖掘的效果和可靠性。