数据挖掘CHAPTER2数据预处理
数据挖掘分析课程设计数据
数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。
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。
医学科研数据挖掘方法--数据预处理详解
多个分类变量描述
在数据分析前，对有关的一组分类变量联 合的频数进行统计报告，用以评估这组变量各 种组合的层次有多少，各层有多少人。一方面， 可以对这些变量之间的关系进行描述，另一方 面，在进行多因素分析前，可以了解有效的样 本量。
实
C O U G H 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 P H L E G M 1 2 2 2 2 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3
单个分类变量的描述
实
EDU(文化程度) value --------. 1 2 3 4 Total
例
count -------- percent ---------------4|*1.87% 7|*3.27% 140|**************************65.4% 42|********19.6% 21|****9.81% 214
数据中变量有效记录数的描述
数据集中常有一些变量值缺失,这是流行病 学研究不可避免的问题。一些变量值的缺失必然 会影响数据分析，如在做多元回归分析时，任何 一个自变量或应变量有缺失的记录都将不能进入 分析，放入方程中的变量越多，数据缺失的可能 性越大，参加分析的记录数就越少。在数据分析 前，了解数据集中一些关键变量缺失情况十分必 要。
例
|--------distribution--29 31.4 36.2 41 45.8 50.6 55.4 60.2 65 69.8 74.6 77 |. |. |** |***** |******** |******* |******* |****** |** |** |. |. |----+----+----+----+--
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
本科数据挖掘课程设计
本科数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、原理和方法，掌握数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测等关键技术。
2. 学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类分析等，并了解其适用场景和优缺点。
3. 掌握使用数据挖掘工具，如Weka、Python等，进行实际问题的数据分析和解决。
技能目标：1. 能够运用数据挖掘技术对实际问题进行数据收集、预处理和挖掘，独立完成简单的数据挖掘项目。
2. 培养学生的编程能力，使其能够利用Python等工具实现基本的数据挖掘算法。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能够在项目中有效地分工合作，共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生主动探索数据背后的价值和规律的积极性。
2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地分析数据，避免盲目从众。
3. 强调数据挖掘在实际应用中的道德和法律规范，引导学生遵循社会主义核心价值观，尊重个人隐私，保护数据安全。
课程性质：本课程为本科阶段数据挖掘课程，旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学、编程和统计学基础，具有较强的学习能力和动手实践能力。
教学要求：注重理论与实践相结合，通过实际案例和项目驱动教学，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其成为具有道德素养和责任意识的数据挖掘人才。
在此基础上，将课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与任务：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域，以及数据挖掘的主要任务，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
2. 数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法，以及如何处理缺失值、异常值等问题。
3. 关联规则挖掘：学习Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，以及其在商业、生物信息学等领域的应用。
Microsoft Word - 第二章 数据预处理
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来；（ ）与其它记录内容不一致而被删除；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的过程，它可以匡助我们发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势。
数据挖掘的基本流程通常包括以下几个步骤：数据采集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用。
1. 数据采集：数据采集是数据挖掘的第一步，它涉及到从各种来源采集数据。
数据可以来自数据库、文件、传感器、社交媒体等多种渠道。
在这个阶段，我们需要明确我们的数据需求，并选择合适的数据源进行采集。
2. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的关键步骤之一，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
在数据清洗阶段，我们需要处理缺失值、异常值和噪声，以确保数据的质量。
在数据集成阶段，我们需要将来自不同数据源的数据进行整合。
在数据变换阶段，我们可以对数据进行归一化、标准化或者离散化等处理。
在数据规约阶段，我们可以使用采样或者聚类等方法减少数据的规模。
3. 特征选择：特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它涉及到从大量特征中选择出最相关的特征。
特征选择可以匡助我们减少数据维度、降低计算复杂度，并提高模型的准确性。
在特征选择阶段，我们可以使用统计方法、机器学习方法或者领域知识来选择最相关的特征。
4. 模型构建：模型构建是数据挖掘的核心步骤之一，它涉及到选择合适的数据挖掘算法并训练模型。
常用的数据挖掘算法包括决策树、神经网络、支持向量机、聚类和关联规则等。
在模型构建阶段，我们需要根据具体的问题选择合适的算法，并使用训练数据对模型进行训练。
5. 模型评估：模型评估是数据挖掘的关键步骤之一，它涉及到评估模型的性能和准确性。
在模型评估阶段，我们需要使用测试数据对模型进行评估，并计算模型的准确率、召回率、精确率、F1值等指标。
通过模型评估，我们可以了解模型的优劣，并对模型进行改进。
6. 模型应用：模型应用是数据挖掘的最后一步，它涉及到将训练好的模型应用到实际问题中。
在模型应用阶段，我们可以使用模型对新数据进行预测、分类或者聚类等操作。
数据预处理
数据预处理1分类数据预处理包括：数据清洗、数据集成、数据转换、数据消减2数据预处理的重要性数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
3噪声数据噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
4数据清洗（1）定义：数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；（2）数据清洗处理例程通常包括：填补遗漏的数据值、平滑有噪声数据、识别或除去异常值。
（3）主要用于填补数据记录中（各属性）的遗漏数据，识别异常数据，以及纠正数据中的不一致问题。
4.1遗漏数据处理对于为空的属性值，可以采用忽略该条记录、手工填补遗漏值、利用缺省值填补遗漏值、利用均值填补遗漏值、利用同类别均值填补遗漏值、利用最可能的值填p）补遗漏值等方法来处理（294.2噪声数据处理（1）噪声是指被测变量的一个随机错误和变化。
(2)处理方法：Bin方法、聚类方法、人机结合检查方法、回归方法5数据集成（1）定义：数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；（2）主要用于将来自多个数据源的数据合并到一起并形成完整的数据集合。
元数据、相关分析、数据冲突检测，以及不同语义整合，以便最终完成平滑数据的集成。
6数据转换（1）定义：数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；主要是对数据进行规格化操作。
（2）主要用于将数据转换成适合数据挖掘的形式。
（3）处理方法：平滑处理、合计处理、数据泛化处理、规格化、属性构造7数据消减（1）定义：数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
（2）目的：数据消减的目的就是缩小所挖掘数据的规模，但却不会影响（或基本不影响）最终的挖掘结果。
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数据预处理的主要任务
数据清理 填充缺失值, 识别/去除离群点, 光滑噪音, 并纠正数据中的不 一致
数据集成 多个数据库, 数据立方体, 或文件的集成
数据变换 规范化和聚集
数据归约 得到数据的归约表示, 它小得多, 但产生相同或类的分析结 果：维度规约、数值规约、数据压缩
数据离散化和概念分层
9
噪音数据Noisy Data
Noise: 被测量的变量的随机误差或方差 不正确的属性值可能由于
错误的数据收集工具 数据录入问题 data entry problems 数据传输问题data transmission problems 技术限制 technology limitation 不一致的命名惯例 inconsistency in naming convention 其他需要数据清理的问题 重复记录 duplicate records 数据不完整 incomplete data 不一致的数据 inconsistent data
5
数据预处理的形式
6
第2章: 数据预处理
为什么预处理数据? 数据清理 数据集成 数据归约 离散化和概念分层产生 小结
7
数据清理 Data Cleaning
现实世界的数据是脏的：很多潜在的不正确的数据，比如， 仪器故障，人为或计算机错误，许多传输错误
incomplete:缺少属性值, 缺少某些有趣的属性, 或仅包含聚集数据
13
聚类分析
14
Regression
y
Y1 Y1’
y=x+1
X1
x
15
数据清理作为一个过程
3
数据质量：一个多维视角
一种广泛接受的多角度: 正确性(Accuracy) 完全性(Completeness) 一致性(Consistency) 合时(Timeliness)：timely update? 可信性(Believability) 可解释性(Interpretability) 可存取性(Accessibility)
e.g., 职业=“ ” (missing data)
noisy:包含错误或孤立点
e.g., Salary=“−10” (an error)
inconsistent:编码或名字存在差异, e.g.,
Age=“42”, Birthday=“03/07/2010” 以前的等级 “1, 2, 3”, 现在等级 “A, B, C” 重复记录间的差异
有意的(e.g.,变相丢失的数据)
Jan. 1 as everyone’s birthday?
8
如何处理缺失数据?
忽略元组: 缺少类别标签时常用(假定涉及分类—不是很有 效，当每个属性的缺失百分比变化大时
手工填写缺失数据: 乏味+费时+不可行 ? 自动填充
一个全局常量 : e.g., “unknown”, a new class?! 使用属性均值 与目标元组同一类的所有样本的属性均值: 更巧妙 最可能的值: 基于推理的方法，如贝叶斯公式或决策树
回归 Regression
回归函数拟合数据
11
分箱：简单的离散化方法
等宽度Equal-width (distance) 剖分:
分成大小相等的n个区间: 均匀网格 uniform grid
若A和B是 属性的最低和最高取值, 区间宽度为: W = (B
–A)/N. 孤立点可能占据重要影响 may dominate presentation 倾斜的数据处理不好.
- Bin 1: 4, 8, 9, 15 - Bin 2: 21, 21, 24, 25 - Bin 3: 26, 28, 29, 34 * Smoothing by bin means: - Bin 1: 9, 9, 9, 9 - Bin 2: 23, 23, 23, 23 - Bin 3: 29, 29, 29, 29 * Smoothing by bin boundaries: - Bin 1: 4, 4, 4, 15 - Bin 2: 21, 21, 25, 25 - Bin 3: 26, 26, 26, 34
10
如何处理噪音数据?
分箱Binning method:
排序数据，分布到等频/等宽的箱/桶中 箱均值光滑、箱中位数光滑、箱边界光滑, etc.
聚类Clustering
检测和去除 离群点/孤立点 outliers
计算机和人工检查相结合
人工检查可疑值 (e.g., deal with possible outliers)
1
数据为什么脏?
不完全数据源于 数据收集时未包含 数据收集和数据分析时的不同考虑. 人/硬件/软件问题
噪音数据源于 收集 录入 传输
不一致数据源于 不同的数据源 违反函数依赖
2
为什么数据预处理是重要的?
没有高质量的数据, 就没有高质量的数据挖掘结果! 高质量的决策必然依赖高质量的数据 例如, 重复或遗漏的数据可能导致不正确或误 导的统计. 数据仓库需要高质量数据的一致集成
等频剖分 (frequency) /等深equi-depth :
分成n个区间, 每一个含近似相同数目的样本 Good data scaling 类别属性可能会非常棘手.
12
Binning Methods for Data Smoothing
* Sorted data for price (in dollars): 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34 * Partition into (equi-depth) bins:
为什么数据预处理?
现实世界中的数据是脏的
不完全: 缺少属性值, 缺少某些有趣的属性, 或仅包含聚集数据 例, occupation=“”
噪音: 包含错误或孤立点 例, Salary=“-10”
不一致: 编码或名字存在差异 例, Age=“42” Birthday=“03/07/2010” 例, 以前的等级 “1,2,3”, 现在的等级 “A, B, C” 例, 重复记录间的差异