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第1章 《数据挖掘》PPT绪论

第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
21 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
12 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：

数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件

数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
数据挖掘的数据源包括数据库、数据仓库、Web或其他数据存储库。
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。

数据挖掘精品PPT课件

数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。

《数据挖掘》PPT课件

《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.

数据挖掘ppt课件(2024)

数据挖掘ppt课件(2024)

医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理

数据挖掘ppt课件

数据挖掘ppt课件

2021精选ppt
12
实例——科学数据库
Internet已经成为最大的信息源，但缺乏集中统一 的管理机制, 信息发布具有自由性和任意性, 难于控 制和管理 • 分散、无序、无政府、变动、数量、包罗万象 • 真伪并存, 资源信息和非资源信息难于驾御 • 非规范、非结构 • 检索查全和查准提出新的挑战 • 多媒体、多语种、多类型信息的整合提出新的挑 战 • 跨国界数据传递和流动, 带来政治、文化新问题 • 集成多种(正式和非正式等)交流方式
2021精选ppt
5
中医临床数据——结构化数据采集
2021精选ppt
6
中医临床数据——非结构化数据采集
2021精选ppt
7
中医临床数据
2021精选ppt
8
中医临床数据——全文数据库
2021精选ppt
9
中医临床数据——结构化数据库
2021精选ppt
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
12, M, 0, 5, 5, 0, 0, 0, ACUTE, 38.5, 2, 1, 0,15, -,-, 10700,4,0,normal, abnormal, +, 1080, 680, 400, 71, 59, F,-,ABPC+CZX,, 70, negative, n, n, n, BACTERIA, BACTERIA
15, M, 0, 3, 2, 3, 0, 0, ACUTE, 39.3, 3, 1, 0,15, -, -, 6000, 0,0, normal, abnormal, +, 1124, 622, 502, 47, 63, F, -,FMOX+AMK, , 48, negative, n, n, n, BACTE(E), BACTERIA

数据挖掘 PPT

数据挖掘 PPT

什么是聚类？
▪ 一系列将具有相似特征的 情形分组在一起的技术
▪ 考虑将相似的事物分组到 一起
什么是 Kohonen 网络？
▪ 将具有相似特征的情形分组在一起的聚类技术
▪ 没有建立一个预测 ▪ 可以处理分类和连续字段
▪ 有时候称为一个自组织映射（SOM） ，因为结 果将生成一个二维 “映射”
什么是 K-means 聚类？
什么是精炼？
▪ 一个精炼的模型可以直接 放置回数据流区域
▪ 一个生成的模型创建的新 字段（或者数据列）可能 为：
▪ 分组 ▪ 预测和关联值
精炼模型
未精炼模 型
什么是预测？
决定一个数值或分类结果
什么是神经网络？
▪ 在输入的基础上预测结果的一种建模技术，这些输入在 隐藏层上被权重修改
▪ 和大脑内神经元的行为相似
▪ 更传统的聚类技术 ▪ 和其它分类技术又非常紧密相关，但是对于分
类数据处理的不是很好
什么是两步聚类？
▪ K-means 聚类需要终端用户去决定聚类数, 两步 聚类在统计算法的基础上决定聚类数
▪ 并不像 Kohonen 那样需要大量的系统资源
▪ 步骤：
▪ 所有的记录进入最大;Old ( > 35)
Cat. % n Bad 90.51 143 Good 9.49 15 Total (48.92) 158
Cat. % n Bad 0.00 0 Good 100.00 7 Total (2.17) 7
Cat. % n Bad 48.98 24 Good 51.02 25 Total (15.17) 49
▪ 建模主要途径 ： ▪ 预测 – 预测一个数字值或符号值 ▪ 关联 – 寻找可能一起发生的事件 ▪ 聚类 – 寻找表现相似事物的群体

数据挖掘PPT全套课件

数据挖掘PPT全套课件

记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘

《数据挖掘》课件

《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学

数据挖掘.ppt

数据挖掘.ppt

重要 性值
P
独立样本1 的均值
独立样本2 的均值
X1 X2 (v1 n1 v2 n2)
要95%的确信两个样本之 间的差异是显著的，等
式中 P 2
均值的 方差值
样本
大小 运用条件：每个均
值是用一个独立数
据集计算出来的

Company Logo
三、属性评估
属性的类型及相应的评估方法
日历年龄日期，摄氏 温度
质量，长度，
均值，标准差，t 和F检验
几何平均，调和平 均，

Company Logo
数值属性重要性的假设检验
前提假设
数值属性A，其重要性有待确定

属性A的n个类C1，C2，…,Cn,以及相应的均值
X1
… X 2
Xn
计算。为每一类Ci和Cj，用如下公式计算
L
125 NO
2 No
M
100 NO
3 No
S
70
NO
4 Yes
M
120 YES
5 No
L
95
NO
6 No
M
60
NO
7 yes
S
220 NO
检验集
tid 属性1 属性2 属性3 类
9 No S 10 Yes M 11 yes L
55 ？ 80 ？ 110 ？
学习算法
Hale Waihona Puke 归纳学习模型运用模型 推论
模型

例题：假定分类器在运用于有100个检验实例的随机 样本时有10%的错误率，计算错误率的置信区间。
错误率：如
预测的类
类=1
类=0

数据挖掘基础知识PPT优选版

数据挖掘基础知识PPT优选版
数据挖掘基础知识
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
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聚类
通过聚类分析查找孤立点，消除噪声
15
如何处理噪声数据
回归
通过让数据适应回归函数来平滑数据
y
Y1
Y1’
y=x+1
X1
x
16
数据集成
数据集成：
数据挖掘任务常常涉及数据集成操作，即将 来自多个数据源的数据，如：数据库、普通 文件等，结合在一起并形成一个统一数据集 合，以便为数据挖掘工作的顺利完成提供完 整的数据基础。
箱3：29，29，29
用箱边界平滑：
箱1：4，4，15
箱2：21，21，24
箱3：25，25，34
13
如何处理噪声数据
聚类方法：
通过聚类分析可帮助发现异常数据，相似或相 邻近的数据聚合在一起形成了各个聚类集合， 而那些位于这些聚类集合之外的数据对象，自 然而然就被认为是异常数据。
14
25
数据削减策略
数据削减策略
数据立方体聚集 维归约 数据压缩 数值归约 离散化和概念分层产生
用于数据削减的时间不应当超过或“抵消” 在削减后的数据上挖掘节省的时间。
26
数据立方体聚集
数据立方体存储多维数据，创建在最低层 数据立方体的称为基本立方体，最高层抽 象的数据立方体称为顶点立方体，较高层 的数据立方体将减少结果数据。
21
数据概化：所谓泛化处理就是用更抽象（更高 层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对 象。例如：街道属性，就可以泛化到更高层次 的概念，诸如：城市、国家。同样对于数值型 的属性，如年龄属性，就可以映射到更高层次 概念，如：年轻、中年和老年。
22
规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一 个小的特定区间，如-1.0到1.0或0.0到1.0 o 最小----最大规范化：对原始数据进行线形变 换。假定属性A的最小和最大值分别为minA 和maxA,计算
18
处理数据集成中的冗余数据
集成多个数据库时，经常会出现冗余数据
同一属性在不同的数据库中会有不同的字段名 一个属性可以由另外一个表导出，如“年薪”
有些冗余可以被相关分析检测到
(AA)(BB)
rA,B (n1)AB
仔细将多个数据源中的数据集成起来，能够减少或避 免结果数据中的冗余与不一致性，从而可以提高挖掘 的速度和质量。
数据立方体聚集即将感兴趣的实体提高其 抽象层次，以减少结果数据，便于分析使 用。
27
维归约
维归约：通过删除不相关的属性（或）维减 少数据量。通常使用属性子集选择方法。
属性子集选择方法： 目标：找出最小属性集，使得数据类的概率
分布尽可能地接近使用所有属性的原分布。 优点：减少了出现在发现模式上的属性的数
8
如何处理空缺值
人工填写空缺值：工作量大，可行性低 使用一个全局变量填充空缺值：对一个属性的
所有遗漏的值均利用一个事先确定好的值来 填补。
比如使用unknown或-∞或OK 使用属性的平均值填充空缺值
9
如何处理空缺值
利用同类别均值填补遗漏值
这种方法尤其在进行分类挖掘时使用。如：若 要对商场顾客按信用风险（credit_risk）进行分 类挖掘时，就可以用在同一信用风险类别下 （如良好）的 属性的平均值，来填补所有在同 一信用风险类别下属性的遗漏值。
4
数据预处理的主要方法
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤 立点，解决不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约（削减）
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得 到相同或相近的结果
5
Forms of Data Preprocessing
10
数据清理——噪声数据
噪声：一个测量变量中的随机错误或变化 引起噪声数据的原因
数据收集工具的问题 数据输入错误 数据传输错误 技术限制 命名规则的不一致
11
如何处理噪声数据
分箱(binning):
首先排序数据，并将他们分到等深的箱中 然后可以按箱的平均值平滑、按箱的边界平滑
A
小数定标规范化：通过移动属性A的小数点位置进行
规范化，计算
v'
v 10 j
24
数据削减
数据消减技术是用于帮助从原有庞大数据集中 获得一个精简的数据集合，并使这一精简数据 集保持原有数据集的完整性，这样在精简数据 集上进行数据挖掘显然效率更高，并且挖掘出 来的结果与使用原有数据集所获得结果基本相 同。
目，使得模式更易于理解。
28
数据预处理
属性子集选择方法包括以下技术：
1) 逐步向前选择：由空属性集开始，每次 都选择原属性集中最好的属性，将其添 加到集合中。
2) 逐步向后删除：由整个属性集开始，在 Hale Waihona Puke 一步，删除掉尚在属性集中的最坏属 性。
3) 向前选择和向后删除的结合：每一步选 择一个最好的属性，并在剩余属性中删 除一个最坏的属性。
数据预处理
1
为什么要预处理数据？
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程 中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪 声、不完整，甚至是不一致数据进行数据 挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提 高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高 数据挖掘所获模式知识质量的目的。
2
为什么要预处理数据？
现实世界的数据是“肮脏的”
6
数据清理－空缺值
数据并不总是完整的
例如：数据库表中，很多条记录的对应字段没 有相应值，比如销售表中的顾客收入
引起空缺值的原因
设备异常
与其他已有数据不一致而被删除
因为误解而没有被输入的数据
在输入时，有些数据应为得不到重视而没有被 输入
空缺值要经过推断而补上
7
如何处理空缺值
忽略该条记录：若一条记录中有属性值被遗漏了， 则将此条记录排除在数据挖掘过程之外，尤其当 类别属性（class label）的值没有而又要进行分类 数据挖掘时。当每个属性缺少值的百分比变化很 大时，它的效果非常差。
等等
12
数据平滑的分箱方法
给定一个数值型属性price:
price的排序后数据（单位：美元）：4，8，15，21， 21，24，25，28，34
划分为（等深的）箱：
箱1：4，8，15
箱2：21，21，24
箱3：25，28，34
用箱平均值平滑：
箱1：9，9，9
箱2：22，22，22
17
在数据集成过程中，需要考虑解决 以下几个问题：
模式集成：
整合不同数据源中的元数据 实体识别问题：匹配来自不同数据源的现实世
界的实体，比如：A.cust-id=B.customer_no
检测并解决数据值的冲突
对现实世界中的同一实体，来自不同数据源的 属性值可能是不同的
可能的原因：不同的数据表示，不同的度量等 等
4)
判定树归纳：用判定树算法选择“最好” 29
的属性，将数据划分成类。
数据压缩
数据压缩 有损压缩和无损压缩
无损压缩的不足：只允许有限的数据操作。
两种流行和有效的有损数据压缩方法： 小波变换 主要成分分析
30
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v ' m v A m m a A A x i( n i n n_ e m w A n a_ x e m w A ) in n _ e m w Ai
23
将A的值映射到区间[new_minA,new_maxA]中 的v’
z-score规范化：属性A的值基于A的平均值和标 准差规范化，计算
v'
vA
不完整的：有些感兴趣的属性缺少属性值
含噪声的：包含错误或者异常（偏离期望值）的 数据
不一致的：在编码或者命名上存在差异
没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结 果
高质量的决策必须依赖高质量的数据
数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成
使挖掘过程更有效、更容易
3
多方面考查数据的质量
精确（Accuracy） 完整（Completeness） 一致（Consistency） 及时（Timeliness） 可信（Believability） 可添加（Value added） 可解释（Interpretability）
19
数据转换
所谓数据转换就是将数据转换或归并成一 个适合数据挖掘的描述形式。
数据转换包含以下处理内容：
20
数据变换
平滑：去除数据中的噪声 （分箱、聚类、回归） 聚集（合计处理）：对数据进行总结或合计
操作。例如：每天销售额（数据）可以进行合 计操作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细度的分析。

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