书札:数据挖掘导论

本文探讨数据挖掘作为知识发现的重要组成部分,聚焦其四大核心任务,并深入解析数据预处理的关键步骤,包括数据选择、属性创建及多种预处理方法,如聚集、抽样、维归约等。
数据挖掘是知识发现的一个子集

在这里插入图片描述

数据挖掘的四大任务

在这里插入图片描述

数据预处理

1、数据预处理的目的

让数据更适合挖掘

2、数据预处理的主要思想

  • 选择分析所需要的数据对象和属性(记作A)
  • 创建、改变属性(记作B)

3、常用方法

  • 聚集:相关的信息聚在一块,但可能会丢失一些细节(A)
  • 抽样(A)
  • 维归约:降维处理。多个旧属性组成一个新属性(B)
  • 特征子集选择:降维处理。从特征集里选择一些特征组成特征子集(A)
  • 特征创建(B)
    • 特征提取
    • 映射数据到新的空间
    • 特征构造
  • 离散化和二元化(B)
  • 变量变换(B)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值