数据挖掘之数据准备—— 原始数据的描述
数据样本是数据挖掘过程的基本组成部分，每个样本都用几个特征来描述，每个特征都有不同类型的值。 首先介绍两种常见的基本类型：数值型 和 分类型 数值型值包括实型变量和整型变量如年龄，速度或长度。 数值型特征有两个重要的属性：其值有顺序关系和距离关系。 与其形成对照的是，分类型变量没有上述两种关系，分类型变量的两个值 可以相等或者不等。它们只建立一种等同关系（蓝色=蓝色 或者 红色 ！= 蓝...
数据挖掘之数据准备——原始数据的转换
接下来介绍的几个数据转换常见类型与问题无关，并可能改善数据挖掘的结果。在特定应用中选择和使用技术，取决于数据的类型，数据量和数据挖掘任务的一般特征。 1. 标准化 一些数据挖掘方法，一般是那些基于n维空间中的点间距离计算的方法，可能需要对数据进行标准化，以获得最佳结果。测量值可按比例对应到一个特定的范围。如【-1,1】或者【0,1】。如果没有标准化，距离测量值将会超出数值较大的特征。数...
数据挖掘之数据准备——原始数据的特性
最初为数据挖掘准备的所有原始数据集通常很大，它们中的许多都和人有关，且比较杂乱。 初始数据集应包含丢失值，失真，误记录和不正当样本等。要得到高质量的数据，必须在分析者看到它们之前，先整理和预处理数据，使其就像设计合理，准备充分的数据仓库中的数据一样。 杂乱数据的来源和含义。数据杂乱的原因如下： 1、数据丢失的原因包括测量或者记录出错，有时候都无法获得数据值。在数据建模处...
数据挖掘之数据准备——原始数据的描述
数据样本是数据挖掘过程的基本组成部分，每个样本都用几个特征来描述，每个特征都有不同类型的值。 首先介绍两种常见的基本类型：数值型 和 分类型 数值型值包括实型变量和整型变量如年龄，速度或长度。 数值型特征有两个重要的属性：其值有顺序关系和距离关系。 与其形成对照的是，分类型变量没有上述两种关系，分类型变量的两个值 可以相等或者不等。它们只建立一种等同关系（蓝色=蓝色 或者 红色 ！= 蓝...
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