数据预处理概述(PPT 1114页)
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资料简介：
4. 数据预处理
为什么要进行数据挖掘?
为什么数据预处理重要?
数据预处理的主要内容：
数据预处理的主要内容
一、原始数据的表述
二、数据清理——缺失值的填补
例：
均值填补：
（二）异常值（孤立点）探测
异常值的探测方法
第二，基于距离的异常点检测（二维以上数据）
异常值探测的应用
三、数据变换
为什么要进行标准化？
1、小数缩放
3、标准差规范化（z-score规范化）
为什么要进行数据的平滑？
1、分箱
2、回归
3、通过自然划分分段
Example
为什么要进行数据概化？
四、元组的归约
1、有监督离散化和无监督离散化
2、动态和静态离散化
3、自顶向下和自底向上
4、局部和全局离散化
（二）典型离散化的过程
（三）离散化方法的评价
（四）具体的离散化方法
进行重新分组：使得每个区间的频数大于12
2、聚类
3、基于熵的离散化方法
贪心算法
基于熵的离散化方法
举例：iris样本集的具体步骤
4、chimerge算法
应用
具体步骤：
五、属性的归约
1、主成分分析（因子分析）
2、因子分析
主成分分析和因子分析的对比
主成份分析和因子分析的优点
3、聚类分析——K均值聚类分析
（二）属性子集的选择
1、搜索策略
2、属性子集选择中的评价函数
3、评价函数的要求
4、模式识别中基于距离的评价函数
属性子集选择方法的应用
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