学习笔记（六）数据预处理之数据变换与数据离散化

最新推荐文章于 2024-03-29 15:15:38 发布
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分类专栏： 概念与基础知识
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/never0822/article/details/81704856
本文深入探讨了数据挖掘前的数据变换策略，包括光滑、属性构造、聚集、规范化、离散化及概念分层生成等关键步骤，旨在将原始数据转换为更适于分析的格式。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据变换中，数据被变换或统一成适合于挖掘的形式，策略包括以下几种：                                                                                         （1）光滑：（2）属性构造（特征构造）（3）聚集（4）规范化（5）离散化（6）由标称数据产生概念分层

反正还有很多，我也不想写了，等有机会再补吧。哒哒哒哒。。。。。。。。。。。。。。。。。。

解锁数据宝藏：数据挖掘之数据预处理全解析
邓邓子的博客
06-20 896
在数据挖掘领域，数据预处理是挖掘高质量结果的关键前提。本文系统阐述数据预处理的重要性，深入剖析现实数据存在的不完整、含噪声等问题及其对挖掘结果的影响。详细介绍数据清洗、集成、变换、归约等核心方法，涵盖缺失值处理、特征编码、归一化等技术细节。结合 Python 实践，展示数据加载、清洗、转换等全流程操作，并通过电子商务客户数据、电力窃漏电数据等实际案例，呈现预处理的应用效果。最后对数据预处理的未来发展趋势进行展望，为数据挖掘工作者提供理论与实践参考。
机器学习笔记一-数据预处理
08-20 1062
数据预处理是模型构建过程中至关重要的一步。高质量的预处理能帮助模型更好地理解数据，从而提升模型性能。不同类型的数据和任务可能需要不同的预处理方法，因此在具体项目中应灵活应用这些技术。
数据离散化略解
Superb_day
07-26 2万+
一、概述 数据离散化是一个非常重要的思想。 为什么要离散化?当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。 打个比方，某个题目告诉你有10^4个数，每个数大小不超过10^10，要你对这些数进行操作，那么肯定不能直接开10^10大小的数组，但是10^4的范围就完全没问题。 我们来看一下定义：离散化，把无限空间中有限的个体映射...
数据的离散化
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ACM是什么？可以吃吗
07-06 2万+
有些数据本身很大， 自身无法作为数组的下标保存对应的属性。 如果这时只是需要这堆数据的相对属性， 那么可以对其进行离散化处理！ 离散化：当数据只与它们之间的相对大小有关，而与具体是多少无关时，可以进行离散化。 例如 9 1 0 5 4 与 5 2 1 4 3 的逆序对个数相同。 设有4个数： 1234567、123456789、12345678、1234
数据预处理(六)——数据变换与离散化
shi_jiaye的博客
08-04 6211
主要内容： 数据预处理的必要性 数据清洗 数据集成 数据标准化 数据规约 数据变换与离散化 利用sklearn进行数据预处理 六、数据变换与离散化 在数据预处理过程中，不同的数据适合不同的数据挖掘算法。数据变换是一种将原始数据变换成较好数据格式的方法，以便作为数据处理前特定数据挖掘算法的输入。数据离散化是一种数据变换的形式。 （一）数据变换的策略 1.光滑 数据光滑用于去掉数据中的噪声。常用的数据光滑方法有分箱、回归和聚类等。 2.属性构造 属性构造是通过由给定的属性构造新的属性并添加到属性集中，以.
数据预处理之数据变换
lihaohaocsdn的博客
12-26 286
【数据分析】数据预处理中的数据变换
YYIverson的博客
08-30 4215
目录 数据变换 二值化（Binarization） 离散化（Discretization）（特征分箱） 哑编码（Dummy coding） 标准化（Standardization） 规范化（Normalization） 数据变换 二值化（用于区分的属性） 连续特征离散化（特征分箱） 等宽法（max-min）/x组 等分法 （样本数）/x组 多变量：聚类 哑变量（对...
2023年学习笔记数据预处理与数据挖掘十大经典算法.doc
最新发布
08-09
数据预处理与数据挖掘是数据科学领域的重要组成部分，它们为数据分析提供了必要的准备和方法。数据预处理是数据挖掘之前的必要步骤，目的在于提高数据质量，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等方法，这些...
数据预处理pdf讲义超详细
10-18
- **离散化**：将连续型变量转化为离散型变量。 - **平滑处理**：减少数据中的噪声。 - **聚集**：通过分组和计算统计量来简化数据集。 ### 示例应用 例如，在一个包含用户年龄、性别和收入水平的数据集中，可能...
机器学习处理离散数据_机器学习之数据预处理
weixin_35548251的博客
01-13 2760
第一节：前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。特征工程：利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。特征工程包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、Feature Selection（特征选择）和Feature const...
数据处理——数据变换
07-30 248
1哑变量处理 　　也叫独热编码，英文：One-hot Encoding。可将任意离散型数据变为0-1数值。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'性别':['男','女','男'], '学历':['本科','硕士','本科'], '民族':['汉族','仫...
数据离散化
weixin_30322405的博客
09-03 130
有些数据的数据量很大，但是我们只会用到其中的某些属性，例如大小等等。这个时候我们就可以对其进行离散化。 例如： 11111，22222，33333，99999，44444，88888，55555，66666，77777这几个数据，在只考虑其相对大小的时候，我们可以把它们转化成： 1，2，3，9，4，8，5，6，7 这个时候对数据有更多的处理方法。 STL...
数据预处理：数据离散化
sinat_41928169的博客
05-19 4199
目录 数据离散化的应用场景和必要性 针对时间数据的离散化 针对多值离散数据的离散化 针对连续数据的离散化 针对连续数据的二值化 参考资料：《Python数据分析与数据化运营》宋天龙 数据离散化的应用场景和必要性 数据离散化大多是针对连续数据进行的，处理之后的数据将从连续属性变为离散属性。离散化处理的必要性： 节约计算资源，提高计算效率。 算法模型（尤其是分类模型）的计算需要。虽然很多模型，例如决策树可以支持输入连续型数据，但是决策树本身会先将连续型数据转化为离散型数据，因此离散化转换是一
机器学习之数据预处理（一）数据变换
繁华三千东流水不舍昼夜的博客
08-05 2177
数据变换 数据变换就是指将数据转换或统一成更适合机器训练或数据分析的形式。 比如在进行机器学习前，我们将不在同一个数量级的特征进行变换，使其都转换到0–1之间或者-1–1之间，一方面计算机会计算得更快，另一方面数量级相同，模型会收敛得更快。 数据光滑：去掉数据中的噪声，分箱、回归和聚类等方法 聚集：对数据进行汇总或聚集，如计算日销售数据、年销售数据 数据泛化：使用概念分层 规范化：将属性数据按比...
数据预处理（三）数据变换
Dream come ture~
11-27 1万+
文章目录数据变换一、特征二值化二、特征归一化（一）、总和标准化（二）、标准差标准化（三）、极大值标准化（四）、极差标准化（区间放缩法，0-1标准化）三、连续特征变换四、定性特征哑编码：One-hot编码 数据变换 数据变换即对数据进行规范化处理，以便于后续的信息挖掘。常见的数据变换包括：特征二值化、特征归一化、连续特征变化，定性特征哑编码等。 一、特征二值化 特征二值化的核心在于设定一个阈值，将特...
大数据预处理之数据转换
大数据基础学习
06-26 6199
数据转换就是将数据进行转换或归并，从而构成一个适合数据处理的描述形式。数据转换包含以下处理内容。 1）平滑处理 帮助除去数据中的噪声，主要技术方法有 Bin 方法、聚类方法和回归方法。 2）合计处理 对数据进行总结或合计操作。例如，每天的数据经过合计操作可以获得每月或每年的总额。这一操作常用于构造数据立方或对数据进行多粒度的分析。 3）数据泛化处理 用更抽象（更高层次）的概念来取代低层...
数据预处理之离散化
weixin_33737134的博客
03-15 419
按照我们对于变量的分类：分为数值变量和分类变量，数值变量可以分为连续型和离散型，分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法： 比如在泰坦尼克号当中，有一个变量叫做乘客登陆的港口，取值为（C, Q, S）代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量，我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射为一个数...
数据预处理——离散化
静下心来好好学习
02-08 1万+
@ 2018-02-07 什么是数据离散化 非监督离散化 监督离散化 1. 什么是数据离散化 有些数据挖掘算法，特别是某些分类算法（如朴素贝叶斯），要求数据是分类属性形式（类别型属性）这样常常需要将连续属性变换成分类属性（离散化，Discretization）。另外，如果一个分类属性（或特征）具有大量不同值，或者某些之出现不频繁，则对于某些数据挖掘任务，通过合并某些值减少类...
数据预处理：离散化
Java/Python大数据随笔
03-29 2478
离散化（也称量化或分箱）是一种数据预处理技术，用于将连续的数值型的数据转换为离散的分类的标签。某些具有连续特征的数据集可能会从离散化中受益，因为离散化可以将连续属性的数据集转换为仅具有名义属性的数据集这种处理方式主要应用于一些需要转化为分类问题的数据集，如机器学习和数据挖掘中的输入变量。离散化的原理主要是通过将连续的数值属性转化为离散的数值属性来实现数据的转化这个过程通常会采用分箱（Binning）的方法。
《数据挖掘技术》课程中文学习笔记整理
预处理技术包括填充缺失值、噪声数据的平滑、离散化、属性构造、维归约等。 3. 数据挖掘方法：课程笔记中可能包含多种数据挖掘技术的介绍，例如： - 分类：预测一个目标变量的类别，常见的算法包括决策树、支持...
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