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1、数据预处理2021/6/161为什么要预处理数据？n现实世界的数据是“肮脏的”数据多了，什么问题都会出现q不完整的：有些感兴趣的属性缺少属性值，或仅包含聚集数据q含噪声的：包含错误或者“孤立点”q不一致的：在编码或者命名上存在差异n没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果q高质量的决策必须依赖高质量的数据q数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成2021/6/162数据质量的多维度量n一个广为认可的多维度量观点：q精确度q完整度q一致性q合乎时机q可信度q附加价值q可访问性n跟数据本身的含义相关的q内在的、上下文的、表象的2021/6/163数据预处理的主要任务n数据清理q填写空缺的值，平滑噪
2、声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性n数据集成q集成多个数据库、数据立方体或文件n数据变换q规范化和聚集n数据归约q得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果n数据离散化q数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要2021/6/164空缺值n数据并不总是完整的q例如：数据库表中，很多条记录的对应字段没有相应值，比如销售表中的顾客收入n引起空缺值的原因q设备异常q与其他已有数据不一致而被删除q因为误解而没有被输入的数据q在输入时，有些数据应为得不到重视而没有被输入q对数据的改变没有进行日志记载n空缺值要经过推断而补上2021/6/165如何处理
3、空缺值n忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务涉及分类或描述），当每个属性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。n人工填写空缺值：工作量大，可行性低n使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-n使用属性的平均值填充空缺值n使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值n使用最可能的值填充空缺值：使用像使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式公式或判定树这样的基于推断的方法或判定树这样的基于推断的方法2021/6/166噪声数据n噪声：一个测量变量中的随机错误或偏差n引起噪声数据的原因q数据收集工具的问题q数据输入错误q数据传输错误q技术限制q命名规则的不一致20
4、21/6/167如何处理噪声数据 n分箱(binning):q首先排序数据，并将他们分到等深的箱中q然后可以按箱的平均值平滑、按箱中值平滑、按箱的边界平滑等等n聚类：q监测并且去除孤立点n计算机和人工检查结合q计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断n回归q通过让数据适应回归函数来平滑数据2021/6/168聚类n通过聚类分析查找孤立点，消除噪声2021/6/169回归xyy = x + 1X1Y1Y12021/6/1610数据集成n数据集成：q将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中n模式集成：q整合不同数据源中的元数据q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.cus
5、t-id=B.customer_non检测并解决数据值的冲突q对现实世界中的同一实体，来自不同数据源的属性值可能是不同的q可能的原因：不同的数据表示，不同的度量等等2021/6/1611处理数据集成中的冗余数据n集成多个数据库时，经常会出现冗余数据q同一属性在不同的数据库中会有不同的字段名q一个属性可以由另外一个表导出，如“年薪”n有些冗余可以被相关分析检测到n仔细将多个数据源中的数据集成起来，能够减少或避免结果数据中的冗余与不一致性，从而可以提高挖掘的速度和质量。2021/6/1612数据变换n平滑：去除数据中的噪声 （分箱、聚类、回归）n聚集：汇总，数据立方体的构建n数据概化：沿概念分层向
6、上概化n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q最小最大规范化qz-score规范化q小数定标规范化n属性构造q通过现有属性构造新的属性，并添加到属性集中；以增加对高维数据的结构的理解和精确度2021/6/1613数据变换规范化n最小最大规范化nz-score规范化n小数定标规范化其中，j是使 Max(| |)1的最小整数2021/6/1614数据归约策略n数据仓库中往往存有海量数据，在其上进行复杂的数据分析与挖掘需要很长的时间n数据归约q数据归约可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但可以产生相同的（或几乎相同的）分析结果n数据归约策略q维归约q数据压缩q数值归约q离散化
7、和概念分层产生n用于数据归约的时间不应当超过或“抵消”在归约后的数据上挖掘节省的时间。2021/6/1615维归约n通过删除不相干的属性或维减少数据量n属性子集选择q找出最小属性集，使得数据类的概率分布尽可能的接近使用所有属性的原分布q减少出现在发现模式上的属性的数目，使得模式更易于理解n启发式的（探索性的）方法q逐步向前选择q逐步向后删除q向前选择和向后删除相结合q判定归纳树2021/6/1616数据压缩n有损压缩 VS. 无损压缩n字符串压缩q有广泛的理论基础和精妙的算法q通常是无损压缩q在解压缩前对字符串的操作非常有限n音频/视频压缩q通常是有损压缩，压缩精度可以递进选择q有时可以在不解
8、压整体数据的情况下，重构某个片断n两种有损数据压缩的方法：小波变换和主要成分分析2021/6/1617数值归约n通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量n有参方法：使用一个参数模型估计数据，最后只要存储参数即可。q线性回归方法：Y=+Xq多元回归：线性回归的扩充q对数线性模型：近似离散的多维数据概率分布n无参方法：q直方图q聚类q选样2021/6/1618直方图n一种流行的数据归约技术n将某属性的数据划分为不相交的子集，或桶，桶中放置该值的出现频率n桶和属性值的划分规则q等宽q等深qV-最优qMaxDiff2021/6/1619聚类n将数据集划分为聚类，然后通过聚类来表示数据集n如果数据
9、可以组成各种不同的聚类，则该技术非常有效，反之如果数据界线模糊，则方法无效n数据可以分层聚类，并被存储在多层索引树中n聚类的定义和算法都有很多选择2021/6/1620选样n允许用数据的较小随机样本（子集）表示大的数据集n对数据集D的样本选择：q简单随机选择n个样本，不回放：由D的N个元组中抽取n个样本q简单随机选择n个样本，回放：过程同上，只是元组被抽取后，将被回放，可能再次被抽取q聚类选样：D中元组被分入M个互不相交的聚类中，可在其中的m个聚类上进行简单随机选择（mM）q分层选样：D被划分为互不相交的“层”，则可通过对每一层的简单随机选样得到D的分层选样2021/6/1621选样SRSSR
10、SWOR(简单随机选样，不回放)SRSWR(简单随机选样，回放)原始数据2021/6/1622选样聚类/分层选样原始数据 聚类/分层选样2021/6/1623离散化n离散化q将连续属性的范围划分为区间q有效的规约数据n基于判定树的分类挖掘q离散化的数值用于进一步分析2021/6/1624离散化和概念分层n离散化q通过将属性域划分为区间，减少给定连续属性值的个数。区间的标号可以代替实际的数据值。n概念分层q通过使用高层的概念（比如：青年、中年、老年）来替代底层的属性值（比如：实际的年龄数据值）来规约数据2021/6/1625数据数值的离散化和概念分层生成n直方图分析（histogram）q直方图分析方法递归的应用于每一部分，可以自动产生多级概念分层。n聚类分析q将数据划分成簇，每个簇形成同一个概念层上的一个节点，每个簇可再分成多个子簇，形成子节点。n基于熵的离散化n通过自然划分分段2021/6/1626通过自然划分分段n将数值区域划分为相对一致的、易于阅读的、看上去更直观或自然的区间。q聚类分析产生概念分层可能会将一个工资区间划分为：51263.98, 60872.34q通常数据分析人员希望看到划分的形式为50000，600002021/6/1627 结束语结束语若有不当之处，请指正，谢谢！若有不当之处，请指正，谢谢！
