数据挖掘算法原理与实践：数据预处理

目录

数据挖掘算法原理与实践：数据预处理

一、数据清洗

（一）缺失值处理

（二）重复数据处理

（三）噪声数据处理

二、数据集成

三、数据转换

（一）标准化

（二）归一化

（三）离散化

（四）特征编码

四、数据归约

（一）维归约

（二）数量归约

（三）数据压缩

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数据挖掘算法原理与实践：数据预处理

在数据挖掘领域，数据预处理是不可或缺的关键环节，它如同工匠雕琢璞玉，决定了后续算法能否精准提取有价值信息。据统计，数据科学家在一个完整的数据挖掘项目中，约 60% - 80% 的时间都花费在数据预处理上。这是因为原始数据往往存在缺失值、噪声、重复记录等问题，直接使用这些数据进行分析，不仅会导致算法性能下降，还可能得出错误结论。接下来，我们深入探讨数据预处理的原理与实践方法。

一、数据清洗

数据清洗旨在去除数据中的噪声、重复数据，填补缺失值，纠正错误数据，从而提高数据的准确性和一致性。

（一）缺失值处理

缺失值在原始数据中极为常见，可能由于数据录入错误、传感器故障、用户未填写等原因产生。处理缺失值的方法主要有删除法、填补法和模型预测法。

1. 删除法：若缺失数据占比小且对整体数据影响不大，可直接删除包含缺失值的记录或属性列。例如，在一份用户问卷调查数据中，若某一问题仅有少量用户未回答，删除这些记录对整体分析影响较小。但删除法可能会导致数据量减少，丢失有价值信息，所以需谨慎使用。

1. 填补法：

• • 均值 / 中位数 / 众数填补：对于数值型数据，常用均值或中位数填补缺失值；对于分类型数据，采用众数填补。例如，在员工工资数据中，若部分工资记录缺失，可计算其他员工工资的均值或中位数来填补。

• • 热卡填补：基于完整数据记录与缺失数据记录的相似性，用最相似记录的值填补缺失值。比如，在客户消费数据中，根据客户的年龄、性别、消费频率等属性，找到与缺失值客户最相似的客户，用其消费金额填补。

1. 模型预测法：通过建立回归模型、决策树模型等，利用其他属性值预测缺失值。例如，利用房屋面积、房龄、周边配套等属性，通过回归模型预测房屋价格的缺失值。

（二）重复数据处理

重复数据会干扰数据分析结果，降低算法效率。识别重复数据通常基于关键属性，如在客户信息表中，若客户的身份证号