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指从大量的数据中提取出有价值的信息和模式的过程。
在进行数据挖掘之前，数据预处理是非常重要的一步，它可以清洗、转换和集成数据，以便于后续的分析和挖掘工作。
本文将详细介绍数据挖掘中常见的数据预处理方法和步骤。
一、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它的目的是去除数据中的噪声、异常值和缺失值，以保证数据的质量和准确性。
常见的数据清洗方法包括：1. 去除重复值：通过对数据进行去重操作，去除重复的记录，避免重复计算和分析。
2. 处理缺失值：对于存在缺失值的数据，可以采取填充、删除或者插值等方法进行处理。
填充可以选择使用均值、中位数或者众数进行填充，删除可以选择删除缺失值较多的记录，插值可以选择线性插值或者多项式插值等方法。
3. 处理异常值：异常值是指与其他观测值相比具有显著偏离的数据点。
可以使用统计方法或者可视化方法来识别和处理异常值，例如使用箱线图、散点图等。
二、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和格式的过程。
常见的数据转换方法包括：1. 特征选择：选择对目标变量有较大影响的特征，可以通过相关性分析、卡方检验、信息增益等方法进行选择。
2. 特征缩放：将不同尺度的特征缩放到相同的范围内，常用的方法有标准化和归一化。
标准化将数据转换为均值为0，方差为1的分布，归一化将数据缩放到0到1的范围内。
3. 特征构造：根据已有的特征构造新的特征，例如通过组合、分解、离散化等方式进行特征构造。
三、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。
常见的数据集成方法包括：1. 实体识别：对于不同数据源中的实体进行识别和匹配，例如将姓名、地址等信息进行匹配。
2. 数据冗余处理：对于重复的数据进行处理，可以选择保留一条记录或者进行合并。
3. 数据转换：将不同数据源中的数据进行转换，以保证数据的一致性和统一性。
四、数据规约数据规约是将数据集中的数据规模减小的过程，以减少存储空间和计算成本。
数据挖掘的关键技术
数据挖掘的关键技术数据挖掘是指通过大数据中寻找隐藏的、有用的模式和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘已经成为许多领域中不可或缺的关键技术。
本文将介绍数据挖掘的关键技术，包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中的第一步，其目的是清理、集成和转换数据以供后续分析使用。
数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。
数据清洗主要是对数据中的噪声和异常值进行处理，以保证数据的准确性和一致性。
在这一步骤中，可以使用各种统计学和数学方法来识别和处理异常值。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和统一，以便于后续的分析。
在进行数据集成时，需要考虑数据的冗余和一致性，采用适当的数据集成技术进行处理。
数据变换是将原始数据转换为适合进行分析的形式，常用的数据变换技术包括数据规范化、数据离散化、数据聚集和数据抽样等。
数据归约是对数据进行降维处理，以减少数据的维度和复杂性，并保持数据的有效性和信息完整性。
数据归约的常用方法包括主成分分析、因子分析和小波变换等。
二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，以提高模型的性能和准确性。
特征选择技术主要包括过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法是根据特征的某种准则进行选择，如信息增益、相关系数等。
通过计算特征与目标变量的关联性，选择与目标变量高度相关的特征。
包装法是将特征选择看作是一个搜索问题，通过训练具有不同特征子集的模型，并评估其性能来确定最佳特征子集。
嵌入法是在建立模型的同时进行特征选择，通过利用模型的学习能力选择最佳特征。
三、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，将相似的数据对象进行分组，使得同一组内的对象相似度尽可能高，而不同组之间的相似度尽可能低。
聚类分析技术主要包括层次聚类、划分聚类和基于密度的聚类。
层次聚类是将数据对象逐步划分为不同的层次结构，形成一个聚类树，通过计算相似度来决定聚类的合并和划分。
第2章 数据预处理
二、数据预处理
3.数据集成和数据变换 3.1 数据集成 3. 数据值冲突的检测与处理 在一个系统中记录的属性的抽象层可能比另一个系统中“相同的”属性
低。数据集成时将一个数据库的属性与另一个匹配时，要考虑数据的结构用 来保证原系统中的属性函数依赖和参照约束与目标系统中的匹配。
二、数据预处理
3.数据集成和数据变换 3.2 数据变换 数据变换的目的是将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。
数据挖掘算法、原理与实践
王振武
二、数据预处理
1.数据预处理的目的 数据预处理（Data Preprocessing）是指在对数据进行数据挖掘的主要处
理以前，先对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散和归约等一系列 的处理工作，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。
数据挖掘的对象是从现实世界采集到的大量的各种各样的数据。
（l）分箱 分箱是一种基于箱的指定个数自顶向下的分裂技术。通过使用等宽或等
频分箱，然后用箱均值或中位数替换箱中的每个值，可以将属性值离散化， 就像分别用箱的均值或箱的中位数光滑一样。
二、数据预处理
4.数据规约 4.5 数值离散化与概念分层
1、数值数据的离散化和概念分层产生
（2）直方图分析 直方图分析是一种非监督离散化技术。 直方图可以递归地用于每个划分，自动地产生多级概念分层，直到达到
4.抽样
a) s个样本无放回简单随机抽样（SRSWOR）
b) s个样本有放回简单随机抽样（SRSWR）
c)
聚类抽样
d) 分层抽样
二、数据预处理
4.数据规约 4.5 数值离散化与概念分层
1、数值数据的离散化和概念分层产生 数值属性的概念分层可以根据数据离散化自动构造。通常，每种方法都
数据挖掘中的数据预处理问题分析
数据挖掘中的数据预处理问题分析数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的过程，而数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤之一。
数据预处理的目标是清洗、转换和集成原始数据，以便为后续的数据挖掘任务做好准备。
然而，在进行数据预处理时，往往会遇到一些问题，本文将对数据挖掘中的数据预处理问题进行分析，并提供解决方案。
一、缺失值处理在实际的数据中，往往会浮现缺失值的情况。
缺失值可能是由于数据采集过程中的错误、设备故障或者数据丢失等原因导致的。
缺失值的存在会影响数据挖掘的结果，因此需要对缺失值进行处理。
常用的缺失值处理方法包括删除缺失值、用均值或者中位数填充缺失值、使用插值方法填充缺失值等。
具体的处理方法需要根据数据的特点和实际情况进行选择。
二、异常值处理异常值是指与其他观测值相比具有明显差异的数据点。
异常值的存在可能是由于数据采集过程中的错误、测量误差或者数据录入错误等原因导致的。
异常值会对数据挖掘的结果产生负面影响，因此需要对异常值进行处理。
常用的异常值处理方法包括删除异常值、用均值或者中位数替代异常值、使用插值方法替代异常值等。
选择合适的异常值处理方法需要综合考虑数据的特点和实际情况。
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使用的形式。
数据变换的目的是消除数据中的噪声、减小数据的偏度以及提高数据的可解释性。
常用的数据变换方法包括对数变换、平方根变换、归一化、标准化等。
选择合适的数据变换方法需要根据数据的分布情况和数据挖掘算法的要求进行选择。
四、特征选择特征选择是从原始数据中选择最相关的特征子集，以提高数据挖掘算法的性能和效果。
特征选择的目的是减少数据维度、降低计算复杂度和提高模型的泛化能力。
常用的特征选择方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
选择合适的特征选择方法需要根据数据的特点和数据挖掘任务的要求进行选择。
五、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。
数据集成的目的是减少数据冗余、提高数据的完整性和一致性。
数据挖掘名词解释
数据挖掘名词解释数据挖掘（Data Mining）是指从大量的复杂、未经组织的数据中，通过使用各种算法和技术来挖掘出有用的、非显而易见的、潜藏在数据中的模式和知识的过程。
以下是对数据挖掘中常用的一些名词的解释：1. 数据预处理（Data Preprocessing）：指在进行数据挖掘之前，对原始数据进行清理、转换、集成和规约等操作，以获得适合挖掘的数据。
2. 特征选择（Feature Selection）：从原始数据中选择对于挖掘目标有意义的特征或属性，用于构建挖掘模型。
特征选择可以提高挖掘模型的准确性、有效性和可解释性。
3. 数据集成（Data Integration）：将不同数据源中的数据集成到一个统一的数据仓库或数据集中，以便进行分析和挖掘。
4. 数据降维（Dimensionality Reduction）：由于原始数据中可能包含大量的特征或属性，而这些特征可能存在冗余或不相关的情况，因此需要对数据进行降维，减少数据中的特征数目，提高挖掘效率和准确性。
5. 模式发现（Pattern Discovery）：通过对数据挖掘算法的应用，从数据中发现隐藏的、有意义的模式，如关联规则、序列模式、聚类模式等。
6. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：从大规模数据集中挖掘出频繁出现的项集和项集之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物推荐、交叉销售等领域。
7. 分类（Classification）：根据已知的样本和样本的标签，训练分类模型，然后用于对未标注样本的分类预测。
分类是数据挖掘中的一项重要任务，常用于客户分类、欺诈检测、垃圾邮件过滤等场景。
8. 聚类（Clustering）：根据数据中的相似性或距离度量，将样本划分为若干个组或簇，使得同组内的样本更加相似，不同组之间的样本差异更大。
聚类可用于市场细分、用户群体划分、图像分析等领域。
9. 时间序列分析（Time Series Analysis）：针对按时间顺序排列的数据，通过挖掘数据中的趋势、周期性、季节性等模式，预测未来的走势和变化。
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术，通过对实际数据集的处理，提高数据质量，为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。
二、实验背景在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增加，而原始数据往往存在着各种问题，如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。
这些问题如果不加以处理，将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。
因此，数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。
三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集，该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录，包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。
四、数据预处理技术（一）数据清洗1、处理缺失值首先，对数据集中的缺失值进行了识别和分析。
通过观察发现，“客户信息”字段存在部分缺失。
对于这些缺失值，采用了两种处理方法：一是如果缺失比例较小（小于5%），直接删除含有缺失值的记录；二是如果缺失比例较大，采用均值填充的方法进行补充。
2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。
通过对销售数量和销售价格的观察，发现了一些明显不合理的数值，如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。
对于这些噪声数据，采用了基于统计的方法进行识别和处理，将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。
（二）数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源，存在着重复和不一致的问题。
在本次实验中，对“销售数据”进行了集成处理，通过对关键字段（如产品名称、销售日期）的比较和合并，消除了重复的记录，并确保了数据的一致性。
（三）数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响，对销售数量和销售价格进行了标准化处理，使其具有可比性。
2、数据离散化对于连续型的数据字段，如销售价格，采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据，以便于后续的数据挖掘算法处理。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
而数据预处理是数据挖掘的第一步，它是为了提高数据挖掘的效果和准确性，对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
数据预处理的目标是消除数据中的噪声、处理缺失值、处理异常值、解决数据不一致性等问题，以便于后续的数据挖掘任务。
下面将详细介绍数据预处理的几个主要步骤。
1. 数据清洗：数据中往往包含有噪声，如错误数据、重复数据等。
数据清洗的目标是去除这些噪声，以保证数据的质量。
常见的数据清洗方法有：- 去除重复数据：通过比较数据的各个属性，将重复的数据进行删除。
- 处理错误数据：通过检查数据的范围、规则等，对不符合要求的数据进行修正或者删除。
2. 数据转换：数据转换是将原始数据转化为适合数据挖掘算法的形式。
常见的数据转换方法有：- 数据规范化：将数据按照一定的比例缩放到指定的范围内，以消除不同属性之间的量纲差异。
- 数据离散化：将连续型数据转化为离散型数据，以便于处理和分析。
3. 缺失值处理：数据中往往存在缺失值，缺失值会影响数据挖掘的结果。
常见的缺失值处理方法有：- 删除含有缺失值的样本：如果缺失值的比例较小，可以直接删除含有缺失值的样本。
- 插补缺失值：通过一定的方法，对缺失值进行估计或者填充。
常用的插补方法有均值插补、中位数插补、回归插补等。
4. 异常值处理：异常值是指与大部份数据明显不同的数据点，它们可能是由于测量误差、录入错误或者真实存在的特殊情况引起的。
异常值会对数据挖掘的结果产生较大的影响，因此需要进行处理。
常见的异常值处理方法有：- 删除异常值：通过设定阈值，将超过阈值的数据点删除。
- 替换异常值：将异常值替换为合理的值，如均值、中位数等。
5. 数据集成：数据集成是将多个数据源中的数据进行整合，以便于进行数据挖掘分析。
常见的数据集成方法有：- 实体识别：通过识别数据源中的实体，将相同实体的数据进行整合。
- 冗余属性合并：将具有相同含义的属性进行合并，减少数据冗余。
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告（一）数据预处理姓名：李圣杰班级：计算机1304学号：02一、实验目的1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理2.掌握链表的使用方法3.掌握文件读取的方法二、实验设备PC一台，dev-c++三、实验内容数据平滑假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。
使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）：(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
四、实验原理使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值五、实验步骤代码#include <>#include <>#include <>#define DEEP 3#define DATAFILE ""#define VPT 10//定义结构体typedef struct chain{int num;struct chain *next;}* data;//定义全局变量data head,p,q;FILE *fp;int num,sum,count=0;int i,j;int *box;void mean();void medain();void boundary();int main (){//定义头指针head=(data)malloc(sizeof(struct chain));head->next=NULL;/*打开文件*/fp=fopen(DATAFILE,"r");if(!fp)exit(0);p=head;while(!feof(fp)){q=(data)malloc(sizeof(struct chain));q->next=NULL;fscanf(fp,"%d",&q->num); /*读一个数据*/p->next=q;p=q;count++;}/* 关闭文件*/fclose(fp);//输出printf("源数据为:\n");printf("共%d箱%d个数据\n",count/DEEP,count);p=head->next;count=1;num=1;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if(count==DEEP){printf("%d\n",p->num);num++;count=1;}else{printf("%d ",p->num);count++;}p=p->next;}mean();medain();boundary();scanf("%d",&i);return 0;}//均值void mean(){printf("均值平滑后为：");box=(int *)malloc(sizeof(int)*num);p=head->next;count=1;num=0;sum=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){count=1;sum=sum+p->num;box[num]=sum/DEEP;sum=0;num++;}else{sum=sum+p->num;count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}p=head->next;printf("\n离群值为：");while(p!=NULL){for(i=0;i<num;i++){for (j=0;j<DEEP;j++){if(abs(p->num-box[i])>(int)VPT){printf("\n箱%d:",i+1);printf("%d ",p->num);}p=p->next;}}}}//中值void medain(){printf("\n中值平滑后为：");p=head->next;count=1;num=0;int mid;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[num]=sum;count=1;num++;}else {if(count==DEEP/2||count==DEEP/2+1) if(DEEP%2){if(count==DEEP/2+1)sum=p->num;}else{if(count==DEEP/2+1)sum=(p->num+mid)/2;elsemid=p->num;}count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}}//边界值void boundary(){printf("\n边界值平滑后为：\n");p=head->next;count=1;box=(int *)malloc(sizeof(int)*num*2); num=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[2*num+1]=p->num;count=1;num++;}else{if(count==1) {box[2*num]=p->num;}count++;}p=p->next;}p=head->next;count=1;num=0;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if((p->num-box[2*num])>(box[2*num+1] -p->num)){printf("%d ",box[2*num+1]);}elseprintf("%d ",box[2*num]);if(count==DEEP){printf("\n");count=0;num++;}count++;p=p->next;}}实验数据文件：用空格分开13 15 16 16 19 20 20 21 22 22 25 25 25 25 30 33 33 35 35 35 35 36 40 45 46 52 70六、结果截图。
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Data Mining
Data Warehouse Data Cleaning and Integration Databases
2017/10/8
Flat files
2
Review
Learning the application domain
Variance and standard deviation (sample: s, population: σ)
Variance: (algebraic, scalable computation)
1 n 1 n 2 1 n 2 2 2 s ( xi x ) [ xi ( xi ) ] n 1 i 1 n 1 i 1 n i 1
4
2017/10/8
Why Data Preprocessing?
Data in the real world is dirty
incomplete: lacking attribute values, lacking certain attributes of interest, or containing only aggregated data
Inconsistent data may come from
Different data sources Functional dependency violation (e.g., modify some linked data)
Duplicate records also need data cleaning
• e.g., occupation=“ ”
noisy: containing errors or outliers
• e.g., Salary=“-10”
inconsistent: containing discrepancies in codes or names
• e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997” • e.g., Was rating “1,2,3”, now rating “A, B, C”
Noisy data (incorrect values) may come from
Faulty data collection instruments Human or computer error at data entry Errors in data transmission
Find useful features, dimensionality/variable reduction, invariant representation
Choosing the mining algorithm(s) to search for patterns of interest
Data transformation
Normalization and aggregation
Data reduction
Obtains reduced representation in volume but produces the same or similar analytical results
relevant prior knowledge and goals of application
Creating a target data resource Data cleaning and preprocessing: (may take 60% of effort!) Data reduction and transformation
10
2017/10/8
Data Descriptive Characteristics
Central tendency
Mean, weighted mean, etc.
Dispersion characteristics
median, max, min, quantiles, outliers, variance, etc.
Five-number summary of a distribution:
Minimum, Q1, M, Q3, Maximum
Boxplot
Data is represented with a box
The ends of the box are at the first and third quartiles, i.e., the height of the box is IQR
6
2017/10/8
Why Is Data Preprocessing Important?
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
Descriptive data summarization
Data cleaning Data integration and transformation Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
2017/10/8
1 N
2
1 ( x ) i N i 1
2
n
xi 2
2 i 1
14
n
Standard deviation s (or σ) is the square root of variance s2 (or σ2)
Boxplot Analysis
Data Mining
Ying Liu, Prof., Ph.D
School of Computer and Control University of Chinese Academy of Sciences
Review
Data mining—core of knowledge discovery process
11
2017/10/8
Measuring the Central Tendency
Mean (algebraic measure):
1 n Mean x xi n i 1 Weighted arithmetic mean:
Trimmed mean: chopping extreme values
3
Data Preprocessing Overview
Why preprocess the data?
Descriptive data summarization
Data cleaning Data transformation Data integration Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
2017/10/8
16
Properties of Normal Distribution Curve
mean mode 3 (mean median)
12
2017/10/8
Symmetric vs. Skewed Data
Median, mean and mode of symmetric, positively and negatively skewed data
2017/10/8
13
Measuring the Dispersion of Data
Quartiles, outliers and boxplots
Quartiles: Q1 (25th percentile), Q3 (75th percentile) Inter-quartile range: IQR = Q3 – Q1 Five number summary: min, Q1, M, Q3, max Boxplot: ends of the box are the quartiles, median is marked, whiskers, and plot outlier individually Outlier: usually, a value higher/lower than 1.5 x IQR
Data cleaning
Fill in missing values, smooth noisy data, identify or remove outliers, and resolve inconsistencies
Data integration
Integration of multiple databases, data cubes, or files
Pattern evaluation and knowledge presentation
visualization, transformation, removing redundant patterns, etc.
Use 2017/10/8
of discovered knowledge
Data discretization
Data reduction for numerical data