数据仓库与数据挖掘技术第四章数据预处理
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理引言概述：数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的技术，而数据预处理则是数据挖掘过程中的重要一环。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，通过这些步骤可以提高数据挖掘的准确性和效率。
本文将从五个大点来详细阐述数据挖掘中的数据预处理过程。
正文内容：1. 数据清洗1.1 缺失值处理：对于数据集中存在的缺失值，可以选择删除含有缺失值的样本，或者通过插值方法填充缺失值，如均值、中位数或者众数等。
1.2 异常值处理：异常值可能对数据挖掘的结果产生较大影响，因此需要对异常值进行识别和处理。
可以通过统计方法或者基于模型的方法来检测和处理异常值。
1.3 噪声数据处理：噪声数据也会对数据挖掘结果产生干扰，可以通过平滑、滤波等方法来降低噪声的影响。
2. 数据集成2.1 数据集成是将多个数据源的数据集合成一个一致的数据集的过程。
可以通过数据连接、数据合并等方法来实现数据集成。
2.2 在数据集成过程中，需要处理数据的一致性、冗余和重复等问题。
可以通过数据清洗和转换等方法来解决这些问题。
3. 数据转换3.1 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。
可以通过数据平滑、数据会萃、数据泛化和数据规范化等方法来实现数据转换。
3.2 数据平滑可以通过平均、中位数等方法来减小数据的波动性，提高数据的稳定性。
3.3 数据会萃可以将细粒度的数据会萃为粗粒度的数据，减少数据的复杂性。
3.4 数据泛化可以通过将具体的数据转换为普通性的数据，保护数据的隐私。
3.5 数据规范化可以将数据按照一定的比例缩放，使得不同属性的数据具有一致的尺度。
4. 数据规约4.1 数据规约是减少数据集规模的过程，可以通过数据抽样、数据维度约简等方法来实现。
4.2 数据抽样可以通过随机抽样、分层抽样等方法来减少数据集的规模，提高数据挖掘的效率。
4.3 数据维度约简可以通过主成份分析、特征选择等方法来减少数据的维度，提高数据挖掘的准确性。
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第四章数据预处理
第4章 数据预处理 4.1数据预处理概述4.1.1原始数据中存在的问题1. 不一致2. 重复3. 不完整4. 含噪声5. 维度高6. 数据不平衡4.1.2数据预处理的方法和功能1. 数据清洗(data cleaning)2. 数据集成(data integration)3. 数据变换(data transformation)4. 数据归约(data reduction)4.2数据清洗4.2.1属性选择与处理1. 尽可能赋予属性名和属性值明确的含义2. 统一多数据源的属性值编码3. 处理唯一属性4. 去除重复属性5. 去除可忽略字段6. 合理选择关联字段2数据结构(C++版) 4.2.2空缺值处理1. 忽略该记录2. 去掉属性3. 写空缺值4. 使用默认值5. 使用属性平均值6. 使用同类样本平均值7. 预测最可能的值4.2.3噪声数据处理1. 分箱(binning)2. 聚类(clustering)图4-1用聚类方法去掉噪声 3. 回归(regression)数据仓库与数据挖掘技术 4.2.4不平衡数据的处理4.3数据集成和变换4.3.1数据集成1. 模式匹配2. 数据冗余3. 数据值冲突4.3.2数据变换1. 平滑(smoothing)2. 聚集(clustering)3. 数据概化(generalization)4. 规范化(normalization)5. 属性构造4数据结构(C++版)4.4数据归约4.4.1数据归约的方法4.4.2数据立方体聚集图4-2销售数据立方体图4-3聚集后的销售数据立方体数据仓库与数据挖掘技术 4.4.3维归约1. 逐步向前选择2. 逐步向后删除3. 向前选择和向后删除结合归纳4. 判定树(dicision tree)图4-4用判定数进行属性归约 5. 基于统计分析的归约4.4.4数据压缩4.4.5数值归约1. 直方图(histogram)图4-5购买数据的单桶直方图6数据结构(C++版)图4-6购买数据的等宽直方图(箱宽5)2. 聚类3. 抽样(sampling)图4-7示例数据集数据仓库与数据挖掘技术图4-8用户数据按年龄分层抽样4. 线性回归5. 非线性回归4.4.6离散化与概念分层生成图4-9分箱产生的概念分层和离散化8数据结构(C++版)1. 数值数据的离散化与概念分层生成图4-103-4-5规则产生的概念分层图4-11数据集D的分布曲线图4-12在置信区间［5%，95%］上的第一层划分图4-13对缺失区间补充的划分数据仓库与数据挖掘技术图4-14对图4-13进一步分层2. 分类数据的概念分层生成图4-15对属性组： year，month，day的概念分层习题41. 列举实际业务操作数据中存在的问题以及这些问题产生的原因。
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，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等几个方面。
本文将详细介绍数据挖掘数据预处理的标准格式，以及每个步骤的具体内容和数据编写。
1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是处理数据中的噪声、缺失值、异常值等问题，以保证数据的准确性和完整性。
在数据清洗过程中，可以采用以下方法：- 噪声处理：通过平滑、聚类、离群点检测等方法，去除数据中的噪声，减少对数据挖掘结果的影响。
- 缺失值处理：针对数据中的缺失值，可以使用插补方法（如均值插补、回归插补等）或删除含有缺失值的样本。
- 异常值处理：通过统计分析、箱线图等方法，检测和处理数据中的异常值，以避免对数据挖掘结果的干扰。
2. 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据整合到一个一致的数据集中的过程。
在数据集成过程中，需要解决数据冗余、数据一致性、数据匹配等问题。
常用的数据集成方法包括：- 实体识别：对不同数据源中的实体进行识别和匹配，确保数据的一致性。
- 属性冗余处理：对重复的属性进行合并或删除，减少数据冗余。
- 数据转换：将数据源中的数据转换为统一的格式和单位，以便进行后续的数据挖掘分析。
3. 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。
常见的数据转换方法包括：- 数据平滑：通过平滑技术（如滑动平均、指数平滑等），减少数据中的噪声，使数据更加平滑。
- 数据聚集：将数据按照一定的规则进行聚集，得到更高层次的数据表示。
- 数据规范化：将数据转换为统一的尺度，以消除不同属性之间的量纲差异，便于进行比较和分析。
4. 数据规约数据规约是通过选择、抽样、降维等方法，减少数据集的规模和复杂度，提高数据挖掘的效率和准确性。
常用的数据规约方法包括：- 属性选择：根据特征选择的准则，选择对数据挖掘有用的属性，减少不相关或冗余的属性。
- 数据抽样：从原始数据集中抽取一部分样本，代表整个数据集，减少数据量，提高计算效率。
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四一、实验目的本实验旨在通过实践操作，掌握数据仓库与数据挖掘的相关技术，包括数据预处理、数据集成、数据转换和数据挖掘算法的应用。
二、实验背景随着信息化时代的到来，数据量呈指数级增长，如何从这些庞大的数据中提取有用的信息成为了一个重要的研究方向。
数据仓库与数据挖掘技术应运而生，能够帮助我们从海量数据中挖掘出有价值的知识和模式，为决策提供科学依据。
三、实验内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，目的是清洗原始数据，解决数据中存在的噪声、缺失值和异常值等问题。
在本实验中，我们将使用一个包含学生信息的数据集进行数据预处理的实验。
首先，我们需要导入数据集，并对数据进行初步的观察和分析。
可以使用Python编程语言中的pandas库来进行数据的读取和分析。
通过查看数据集的属性、数据类型以及数据的统计信息，我们可以对数据有一个初步的了解。
接下来，我们需要处理数据中存在的缺失值。
可以使用pandas库中的fillna()函数来填充缺失值，常用的填充方法包括均值填充、中位数填充和众数填充等。
根据不同的情况选择合适的填充方法，并对数据进行处理。
最后，我们需要处理数据中的异常值。
可以使用箱线图和散点图等可视化工具来检测异常值，并根据实际情况进行处理。
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、完整的数据集的过程。
在本实验中，我们将使用两个包含学生信息的数据集进行数据集成的实验。
首先，我们需要对两个数据集进行初步的观察和分析，了解数据的结构和属性。
接下来，我们需要选择一个合适的数据集成方法。
常用的数据集成方法包括追加、合并和连接等。
根据数据集的特点和实际需求，选择合适的方法进行数据集成。
最后，我们需要对合并后的数据集进行处理，解决数据中存在的重复值和冲突值等问题。
可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来去除重复值，并根据实际情况解决冲突值。
3. 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。
数据仓储与数据挖掘讲义 第4章：数据预处理
数据变换——规范化
最小－最大规范化:对原始数据进行线性变换， 使得数据落在new_ maxA,new_minA区间内。
v − minA v' = (new _ maxA − new _ minA) + new _ minA maxA − minA
maxA,minA:属性A的最大＼最小值， new_ maxA,new_minA:属性A的变换后区间的最大＼最小值 例4.1 （p46,,一般映射到[0，1]区间）
例如: sum(A)=sum(A1)+sum(A2)+……+ sum(An)
代数的(algebraic)：函数可以通过应用一个代数函 ： 代数的 数于一个或者多个分布度量计算的度量。比如：
avg()，standard_deviation()
例如: avg(A)= sum(A)/count(A) 可以通过保留sum(A)、count(A)进而计算avg。
数据集成： 数据集成：将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中 模式集成： 模式集成：
整合不同数据源中的元数据 问题1：实体识别问题：匹配来自不同数据源的现实世界的 实体，比如：A.cust-id=B.customer_no？ 问题2：冗余问题：同一属性在不同的数据库中会有不同的 字段名；一个属性可以由另外的属性导出，如如工资、基本 工资、加班工资
4．4．２ 数据变换
平滑： 平滑：去除数据中的噪声。如分箱、聚类、回归。 聚集： 聚集：对数据进行聚集和汇总，数据立方体的构建 数据概化： 数据概化：沿概念分层向上汇总 规范化： 规范化：将数据按比例缩放，使之落入一个小的特
定区间
最小－最大规范化 z-score规范化 小数定标规范化
属性构造
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四一、引言数据仓库与数据挖掘实验四旨在通过实际操作，加深学生对数据仓库与数据挖掘的理解，掌握数据挖掘的基本技术和方法。
本实验将涉及数据清洗、数据预处理、特征选择、模型构建等方面的内容。
本文将详细介绍实验所需的步骤、方法和结果。
二、实验步骤1. 数据清洗数据清洗是数据挖掘的第一步，旨在去除数据中的噪声和冗余信息，提高数据质量。
在本实验中，我们将使用一个包含大量数据的数据集进行清洗。
首先，我们需要导入数据集，并检查数据的完整性和准确性。
接下来，我们将使用数据清洗工具，如Python中的pandas库，对数据进行处理，包括去除重复值、处理缺失值和处理异常值等。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的关键步骤，旨在将原始数据转化为可用于挖掘的形式。
在本实验中，我们将使用数据预处理技术对数据进行转换和规范化。
首先，我们将对数据进行特征选择，选择出与目标变量相关性较高的特征。
然后，我们将对数据进行数据变换，如归一化、标准化等，以便于后续的模型构建和分析。
3. 特征选择特征选择是数据挖掘的重要环节，旨在从大量特征中选择出与目标变量相关性较高的特征，提高模型的准确性和可解释性。
在本实验中，我们将使用特征选择算法，如卡方检验、信息增益等，对数据进行特征选择。
通过计算特征的相关性和重要性指标，我们可以选择出最具有代表性和区分性的特征。
4. 模型构建模型构建是数据挖掘的核心环节，旨在通过建立合适的模型来预测或分类未知数据。
在本实验中，我们将使用机器学习算法，如决策树、支持向量机等，对数据进行建模。
首先，我们将根据实验需求选择合适的算法，并设置相应的参数。
然后，我们将使用训练数据集对模型进行训练，并使用测试数据集对模型进行评估和验证。
最后，我们将根据评估结果选择最优的模型，并对未知数据进行预测或分类。
三、实验方法1. 数据清洗方法在数据清洗阶段，我们将使用Python中的pandas库来处理数据。
具体步骤如下：- 导入数据集：使用pandas库的read_csv()函数导入数据集。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第4章数据预处理4。
1数据预处理概述
4。
1.1原始数据中存在的问题
1. 不一致
2。
重复
3. 不完整
4. 含噪声
5. 维度高
6。
数据不平衡
4.1.2数据预处理的方法和功能
1. 数据清洗(data cleaning）
2. 数据集成(data integration）
3。
数据变换(data transformation)
4. 数据归约(data reduction）
4.2数据清洗
4.2.1属性选择与处理
1. 尽可能赋予属性名和属性值明确的含义
2。
统一多数据源的属性值编码
3。
处理唯一属性
4。
去除重复属性
5. 去除可忽略字段
6. 合理选择关联字段
4。
2。
2空缺值处理
1。
忽略该记录
2。
去掉属性
3。
写空缺值
4。
使用默认值
5。
使用属性平均值
6. 使用同类样本平均值
7。
预测最可能的值
4.2.3噪声数据处理
1。
分箱(binning)
2. 聚类（clustering)
图4—1用聚类方法去掉噪声3. 回归(regression)
4。
2。
4不平衡数据的处理4.3数据集成和变换
4.3。
1数据集成
1. 模式匹配
2。
数据冗余
3。
数据值冲突
4。
3.2数据变换
1. 平滑（smoothing）
2。
聚集(clustering)
3。
数据概化（generalization）
4. 规范化（normalization)
5。
属性构造
4.4数据归约
4。
4。
1数据归约的方法
4。
4。
2数据立方体聚集
图4-2销售数据立方体
图4-3聚集后的销售数据立方体
4。
4。
3维归约
1. 逐步向前选择
2. 逐步向后删除
3. 向前选择和向后删除结合
4。
判定树（dicision tree)归纳
图4-4用判定数进行属性归约5。
基于统计分析的归约
4。
4。
4数据压缩
4.4。
5数值归约
1. 直方图(histogram）
图4-5购买数据的单桶直方图
图4-6购买数据的等宽直方图（箱宽5）
2. 聚类
3。
抽样（sampling）
图4—7示例数据集
图4-8用户数据按年龄分层抽样
4。
线性回归
5。
非线性回归
4.4。
6离散化与概念分层生成
图4—9分箱产生的概念分层和离散化
1. 数值数据的离散化与概念分层生成
图4-103-4—5规则产生的概念分层
图4-11数据集D的分布曲线
图4-12在置信区间[5%，95%］上的第一层划分
图4-13对缺失区间补充的划分
图4—14对图4—13进一步分层
2. 分类数据的概念分层生成
图4—15对属性组: year，month，day的概念分层
习题4
1. 列举实际业务操作数据中存在的问题以及这些问题产生的原因。
2. 数据预处理涉及哪些方法，这些方法分别用于解决数据中的哪方面的问题?
3。
说明属性选取的原则。
4。
说明填补空缺值的方法和这些方法的优缺点。
5。
下面是一个超市某种商品连续24个月的销售数据(百元):
21,16，19，24，27,23，22，21，20，17，16，20,23，22,18,24，26，25，20，26，23，21，15，17
使用统一权重、统一区间、和自定义区间方法对数据分箱，做出各种分箱方法得到的直方图。
6. 对上题中分箱后的数据采用平均值、边界值或中值等方法进行平滑。
7。
如果挖掘算法需要把第5题中的商品销售数据规范化到区间[0，1］上,采用最小-最大规范化方法，请写出规范化后的结果。
8。
试采用一种分箱方法，对以下某种商品连续30周的销售利润数据进行归约（千元)：
3，2，5，7,4，2，5，6,8，8，4，5,4，6,2,3，7，5，5，4，6，3，4,7，8，3,6，4，2,3
9. 解释本章中提到的几种数据抽样方法.
10. 用等宽分箱技术对排序后的数据集D=(0，0,2，2，2，4，8，8，8,12,12，12，12，15,15，16，16，16，16，21，21，21，25,25，25，25，25，28，28，29，34，34,34，34，37，37,44，44，44，58,58，58，58，58，63，63，66，66，66，69，74，74，74，78,78）进行离散化，使得每箱宽度不大于5，形成概念分层。
11。
对连续数值型数据集D，取值范围为0～70，试用3-4—5规则对其进行离散化.。