2、数据挖掘：从基础到应用的全面解析

数据挖掘：从基础到应用的全面解析

1. 数据挖掘概述

在当今数字化时代，数据挖掘和知识发现（KDD）在各个领域都展现出了巨大的潜力。数据挖掘过程通常涉及多个步骤，其中数据预处理是关键的一环。借助广泛使用的关系数据库系统和数据仓库，数据预处理（包括数据收集、清理、选择和转换）可以通过构建数据仓库并在其上执行在线分析处理（OLAP）操作来完成。数据挖掘、模式评估和知识呈现等步骤有时会整合为一个可能迭代的过程，即数据挖掘。如果需要，模式维护通常作为最后一步。

1.1 特征选择

数据预处理往往比数据挖掘更耗时且更具挑战性。数据常常包含噪声、错误成分和缺失值，还可能记录了冗余或无关的变量，而重要特征却缺失。数据预处理需要纠正不准确之处、去除异常值、消除重复记录，填补数据中的空缺并检查条目的一致性，将原始数据转换为适合数据挖掘工具处理的格式。

特征选择也是KDD过程中的重要要求。它是选择必要且足以代表数据的特征的过程，受到多个因素的影响，如掩蔽变量、分析中使用的变量数量以及变量的相关性。

• 掩蔽变量 ：是一种隐藏或伪装数据模式的技术。研究表明，包含无关变量会隐藏数据的真实聚类，因此分析中应仅包含有助于区分聚类的变量。
• 变量数量 ：数据挖掘中使用的变量数量很重要。通常人们倾向于使用比必要数量更多的变量，但增加维度会使多维数据空间变得稀疏。然而，不包含相关变量也可能导致无法识别聚类。在挖掘一些工业数据时，确定数据记录中是否包含了所有重要变量是一个实际难题。

如果有先验知识，应加以利用；否则，需要采用数学方法。