《数据挖掘导论》 第二章数据

该章节介绍了数据挖掘中关于数据的基本概念,包括数据类型如特征值的性质、数据集的类型和数据质量。探讨了离散与连续属性、非对称属性,以及数据预处理的必要性,如离群点处理、遗漏值填充和数据归约。此外,还讨论了相似性和相异性的度量方法,如Jaccard系数和余弦相似度。

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第二章 数据

  • 数据类型
  • 数据质量
  • 数据预处理
  • 相似度测量

数据

  • Collection of data objects and their attributes

特征值

  • 数值型的或者描述性的(男/女 --> 0/1)
  • 特征和特征值之间的区别:
    • 相同的属性可能被赋予不同的特征值,如身高的单位可能是米或者英尺
    • 不同的属性可以映射到相同的值集,如ID是无界的,age有最大值和最小值

1. 特征的类型

  • Nominal(标称)
    • Examples: ID numbers, eye color, zip codes
    • 只提供足够的信息以区分对象
    • (= / 不等于)
  • Ordinal(序数)
    • Examples: rankings (e.g., taste of potato chips on a scale from 1-10), grades, height {tall, medium, short}
    • (< / >)
  • Interval(区间)
    • 值之间的差是有意义的
    • Examples: calendar dates, temperatures in Celsius or Fahrenheit.
    • (+/-)
  • Ratio
    • Examples: temperature in Kelvin
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