數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)詳解

數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)詳解2023-11-26匯報(bào)人：朱老師CATALOGUE目錄數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)概覽數(shù)據(jù)清洗技術(shù)詳解數(shù)據(jù)集成技術(shù)詳解數(shù)據(jù)歸約技術(shù)詳解數(shù)據(jù)變換技術(shù)詳解CHAPTER數(shù)據(jù)挖掘概述010102數(shù)據(jù)挖掘的定義與分類數(shù)據(jù)挖掘通常分為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類挖掘、異常檢測(cè)等幾大類。數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息和知識(shí)的技術(shù)。模型評(píng)估使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。模型訓(xùn)練使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。模型選擇根據(jù)問題需求，選擇合適的挖掘模型。數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理，為后續(xù)的挖掘準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)探索通過可視化、統(tǒng)計(jì)等方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步探索和分析。數(shù)據(jù)挖掘的基本過程與步驟數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟之一，它直接影響著挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。數(shù)據(jù)預(yù)處理可以統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)，使得不同來源的數(shù)據(jù)能夠相互融合和比較。數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)挖掘中的地位與作用數(shù)據(jù)預(yù)處理可以解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如缺失值、異常值、重復(fù)值等。數(shù)據(jù)預(yù)處理可以為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和模式分類等工作提供更加準(zhǔn)確和可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。CHAPTER數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)概覽02在數(shù)據(jù)集中，可能會(huì)存在重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，這些記錄會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗過程中，需要去除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄。去除重復(fù)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集中，有些字段可能沒有值，這可能是因?yàn)閿?shù)據(jù)采集或處理過程中出現(xiàn)了問題。數(shù)據(jù)清洗過程中，需要處理這些缺失值，以避免對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生影響。處理缺失值在數(shù)據(jù)集中，有些數(shù)據(jù)記錄可能偏離正常范圍，這些數(shù)據(jù)記錄被稱為異常值。數(shù)據(jù)清洗過程中，需要去除這些異常值，以避免對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生影響。去除異常值數(shù)據(jù)清洗合并多個(gè)數(shù)據(jù)源01在數(shù)據(jù)分析過程中，可能需要從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成就是將這些來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，形成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。消除數(shù)據(jù)不一致性02由于不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)可能存在不一致性，例如數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)定義等方面的不一致。數(shù)據(jù)集成過程中，需要消除這些不一致性，以保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。減少冗余數(shù)據(jù)03在多個(gè)數(shù)據(jù)源中，有些數(shù)據(jù)記錄可能是重復(fù)的，或者對(duì)于數(shù)據(jù)分析來說是不必要的。數(shù)據(jù)集成過程中，需要去除這些冗余數(shù)據(jù)，以避免對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生影響。數(shù)據(jù)集成降維技術(shù)在數(shù)據(jù)分析過程中，為了減少數(shù)據(jù)的維度和復(fù)雜度，常常采用降維技術(shù)，例如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。數(shù)據(jù)壓縮通過一些算法將數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，以減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸時(shí)間。例如哈夫曼編碼、游程編碼等。特征選擇從原始特征中選取出對(duì)于分類或回歸任務(wù)最有用的特征，以減少數(shù)據(jù)的維度和復(fù)雜度。例如基于模型的特征選擇、基于統(tǒng)計(jì)的特征選擇等。數(shù)據(jù)歸約標(biāo)準(zhǔn)化離散化編碼轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)變換將數(shù)據(jù)按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。例如將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。將連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，以便于進(jìn)行分類或聚類等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。例如將連續(xù)的年齡字段離散化為年齡段。將非數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，以便于進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析。例如將文本型的性別字段轉(zhuǎn)換為數(shù)值型的性別代碼。CHAPTER數(shù)據(jù)清洗技術(shù)詳解03總結(jié)詞：數(shù)據(jù)缺失是數(shù)據(jù)挖掘過程中常見的問題，處理缺失值是數(shù)據(jù)清洗的關(guān)鍵步驟。詳細(xì)描述：缺失值是指數(shù)據(jù)集中某些字段或數(shù)據(jù)點(diǎn)缺少值的現(xiàn)象，可能是由于數(shù)據(jù)收集不全、問卷缺失、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)輸入或遺漏值等原因引起的。處理方法刪除含有缺失值的數(shù)據(jù)行：這種方法簡(jiǎn)單直接，但可能會(huì)造成數(shù)據(jù)損失和偏斜。填充缺失值：根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行插值、估算或使用默認(rèn)值來填充缺失值，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和一致性。忽略含有缺失值的數(shù)據(jù)行：在某些情況下，如果缺失值所占比例較小，可以將含有缺失值的數(shù)據(jù)行直接忽略。缺失值處理異常值是指在數(shù)據(jù)分布中與大多數(shù)數(shù)據(jù)明顯不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)，可能是由于錯(cuò)誤或異常情況引起的。異常值可能會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生負(fù)面影響，因此需要識(shí)別和適當(dāng)處理。異常值處理詳細(xì)描述總結(jié)詞03刪除異常值：如果異常值是由于錯(cuò)誤或異常情況引起的，可以考慮刪除該數(shù)據(jù)點(diǎn)。01處理方法02識(shí)別異常值：通過箱線圖、統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)等方法識(shí)別異常值。異常值處理如果異常值數(shù)量較少，可以考慮用均值、中位數(shù)或眾數(shù)等來替換。替換異常值對(duì)于某些情況下，可以通過縮放或平移數(shù)據(jù)來將異常值調(diào)整到正常范圍內(nèi)?？s放或平移數(shù)據(jù)異常值處理總結(jié)詞：重復(fù)值是指數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)多次相同的數(shù)據(jù)點(diǎn)，可能造成數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)分析的干擾。詳細(xì)描述：重復(fù)值的出現(xiàn)可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)源不一致或其他原因引起的。處理方法刪除重復(fù)值：刪除重復(fù)的行或列，以減少數(shù)據(jù)冗余和保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。合并重復(fù)值：如果重復(fù)值的數(shù)據(jù)點(diǎn)具有相同的屬性，可以考慮將它們合并為一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。去重技術(shù)：采用去重技術(shù)，如基于哈希的去重算法，快速有效地去除重復(fù)值。重復(fù)值處理CHAPTER數(shù)據(jù)集成技術(shù)詳解04VS在數(shù)據(jù)集成過程中，實(shí)體識(shí)別是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)，它旨在確定數(shù)據(jù)集中提到的每個(gè)實(shí)體的含義。通常，一個(gè)實(shí)體可能在不同的上下文中具有不同的含義，因此需要使用上下文信息來確定其實(shí)驗(yàn)。消歧對(duì)于具有多個(gè)含義的實(shí)體，消歧旨在確定其在特定上下文中的正確含義。這通常需要使用額外的背景知識(shí)和語(yǔ)言處理技術(shù)來解析上下文并確定正確的實(shí)體含義。實(shí)體識(shí)別實(shí)體識(shí)別與消歧冗余屬性在數(shù)據(jù)集中，通常存在一些屬性或特征是冗余的，即它們提供了相同或類似的信息。刪除冗余屬性可以減少數(shù)據(jù)集的大小，并避免在后續(xù)分析中產(chǎn)生混淆。數(shù)據(jù)刪除對(duì)于包含錯(cuò)誤、異?；虿煌暾臄?shù)據(jù)，刪除是一種常見的處理方法。然而，簡(jiǎn)單地刪除數(shù)據(jù)可能會(huì)引入偏差或丟失有用的信息。因此，在刪除數(shù)據(jù)之前，最好先對(duì)其進(jìn)行評(píng)估和分析。冗余屬性與數(shù)據(jù)刪除數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為了使數(shù)據(jù)適應(yīng)特定的分析任務(wù)或模型，通常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。這可能涉及將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為不同的格式、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)或?qū)⒉煌瑏碓吹臄?shù)據(jù)合并到一起。數(shù)據(jù)格式化為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，數(shù)據(jù)格式化是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。這可能涉及將日期和時(shí)間轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式、填充缺失值或處理異常值。在將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或集成到分析平臺(tái)之前，數(shù)據(jù)格式化通常是必需的。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與格式化CHAPTER數(shù)據(jù)歸約技術(shù)詳解05PCA是一種常用的數(shù)據(jù)降維方法，能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維表示，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征。總結(jié)詞PCA通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無(wú)關(guān)的表示，能夠反映數(shù)據(jù)的主要特征。PCA通過將數(shù)據(jù)投影到由數(shù)據(jù)集的主成分所張成的子空間中，得到低維表示，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征。PCA能夠減小數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和維度，提高計(jì)算效率和降低存儲(chǔ)空間需求。詳細(xì)描述主成分分析（PCA）總結(jié)詞聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，能夠?qū)?shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)簇或類，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似，不同簇間的數(shù)據(jù)盡可能不同。詳細(xì)描述聚類分析通過將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)簇或類，能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)降維并提取出數(shù)據(jù)的特征。聚類分析方法包括K-means聚類、層次聚類、密度聚類等。聚類分析在數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、市場(chǎng)細(xì)分等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。聚類分析維度約簡(jiǎn)是一種數(shù)據(jù)降維方法，能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維表示，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的重要特征。維度約簡(jiǎn)通過選擇數(shù)據(jù)的重要特征進(jìn)行降維，能夠減小數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和維度，提高計(jì)算效率和降低存儲(chǔ)空間需求。維度約簡(jiǎn)方法包括決策樹、粗糙集、遺傳算法等。維度約簡(jiǎn)在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用?？偨Y(jié)詞詳細(xì)描述維度約簡(jiǎn)（DR）CHAPTER數(shù)據(jù)變換技術(shù)詳解06總結(jié)詞將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)減去均值，再除以標(biāo)準(zhǔn)差，使得數(shù)據(jù)落入均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的區(qū)間。歸一化將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]的區(qū)間，有兩種常見方法：最大最小歸一化和Min-Max歸一化。詳細(xì)描述標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是數(shù)據(jù)預(yù)處理中常用的數(shù)據(jù)變換方法。它們將數(shù)據(jù)按照一定的比例進(jìn)行縮放，使之落入一個(gè)較小的特定區(qū)間，從而消除數(shù)據(jù)間的尺度差異。標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化特征選擇從數(shù)據(jù)中選擇出與目標(biāo)變量相關(guān)性較高的特征，可以減少模型的復(fù)雜度，提高模型的泛化能力。常見的方法有過濾式、包裝式和嵌入式等?？偨Y(jié)詞對(duì)數(shù)據(jù)的編碼方式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，或者從數(shù)據(jù)中選擇出重要的特征。詳細(xì)描述編碼轉(zhuǎn)換和特征選擇是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的重要步驟。編碼轉(zhuǎn)換對(duì)于分類變量，可以使用獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼等方式進(jìn)行轉(zhuǎn)換；對(duì)于連續(xù)變量，可以使用平滑技術(shù)進(jìn)行處理。