数据挖掘：概念与技术 笔记

最新推荐文章于 2022-06-27 21:02:58 发布
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本文探讨了数据预处理的关键步骤，包括数据清理中的缺失值处理及噪声清除、数据集成的过程与目标、通过聚集和删除冗余特征进行数据归约的方法、以及数据变换中的规范化、离散化等技术。

认识数据

对于含有标称属性的数据对象的相似性度量方式：计算匹配数或者采用特定的编码，如01，这样转化为计算编码之间的

数据预处理技术

数据清理：处理缺失值
，清除数据中的噪声
数据集成：多个数据源合并成一个一致的数据存储，即数据仓库
数据归约：通过聚集、删除冗余特征或聚类降低数据规模，包括数据规约和维规约
数据变换：如规范化，将数据压缩到较小区间，还有数据离散化、概念分层

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数据挖掘概念与技术第三版答案汇总,希望大家喜欢
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这是我的《数据挖掘-概念与技术（第三版）》读书笔记，脑图格式，里面有核心概念和本书的基本逻辑框架，适合于初学者、想要体系化知识框架的从业者。 本文件不署名，也可随意分发、修改。
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2-1数据对象与属性类型 数据集由数据对象组成。一个数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，对象可以是顾客、商品或销售•，在医疗数据库中，对象可以是患者；在大学的数据库中，对象可以是学生、教授和课程。通常，数据对象用属性描述。数据对象又称样本、实例、数据点或对象。如果数据对象存放在数据库中，则它们是数据元组。 属性：属性（attribute)是一个数据字段，表示数据对象的一个特征...
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认识数据，了解数据的基本统计描述，数据可视化方法以及如何度量数据的相似性。
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自己亲自整理的数据挖掘概念与技术+数据挖掘(精心整理)笔记+习题及其答案+课本及其答案。 东西都是自己亲自整理的,绝对物有所值,经得起时间的考验,大家用得好的欢迎给好评,这是我的动力 数据挖掘 笔记 第三版
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挖掘描述统计度量   度量中心趋势：一般情况下算术平均average是最好的，当存在权时，最好加权平均。 当面对倾斜数据（数据分布倾向于大或小）时，中位数判断中心趋势最为理想。另一个中心趋势度量是模，模即数据集中出现频率最高的值，可以有多模。还有中列数：max（）-min（）。 数据度量的发散：五数概括、中间四分位数区间、盒图、方差和标准差   直方图：反映类在给定数据中出现的频率或计数 ...
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很久以前就一直想好好了解下数据挖掘相关的知识，一直拖到现在。现在正处于大数据时代，数据挖掘有着广泛的应用前景。数据挖掘概念与技术.pdf 1.什么是数据挖掘？其作用和意义是什么？ 近年来互联网飞速发展，快速增长的海量数据收集，存放在大型数据库中。然而，虽然数据丰富，但信息贫乏，没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了人的能力。数据挖掘就是从大量的数据中提取或"挖掘"知识，也叫知识挖掘。通过数据
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1.数据挖掘产生的背景?驱动力是什么？ 四种主要技术激发了人们对数据挖掘技术的开发、应用和研究的兴趣： 超大规模数据库的出现，如商业数据仓库和计算机自动收集数据记录手段的普及 先进的计算机技术，如更快和更大的计算能力和并行体系结构 对海量数据的快速访问，例如分布式数据存储系统的应用 统计方法在数据处理领域应用的不断深入 大量信息给人们带来方便的同时也带来一大堆问题： 信息冗余、信息真假难以辨识、信息安全难以保证、信息形式不一、难以统一处理等。“数据过剩”、“信息爆炸”和“知识贫乏”等现象相继产生。 数据挖掘
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