Ch4 数据预处理—数据变换、规约

4.4.2 数值规约：数据瘦身的策略 数值规约则通过参数或无参数方法，如回归和聚类，来减少数据量。如直方图用分箱近似数据分布，聚类通过创建数据簇来替代原始数据，而抽样则以样本代替海量数据，为查询结果提供估算。4.5 R语言预处理实战：简化数据处理流程 R语言提供了丰富实用的预处理工具，如小波变换...

通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准...

2. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的信息合并到统一的存储集中，以便于后续的数据分析和处理。3. 数据规约：数据规约的目标是减少数据集的大小，同时保持数据的原有特性。这包括维度归约和数值归约等技术。4. 数据变换：数据变换通过规范化、数据离散化和概念分层等手段，提高数据挖掘的效率和效果...

在R里缺失值的识别使用函数is.na()判别，函数complete.cases()识别样本数据是否完整。缺失值处理常用的方法有：删除、替换和插补。删除法 ：删除法根据删除的不同角度又可以分为删除观测样本和变量，删除观测样本（行删除法），在R里na.omit()函数可以删除所含缺失值的行。这就相当于减少样本量来换取...

大数据预处理是数据分析流程中的关键步骤，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个主要部分。首先，数据清洗的目的是消除数据中的噪声和不一致性。在大数据中，由于数据来源的多样性和数据采集过程中的误差，数据中往往存在大量的缺失值、异常值和重复值。数据清洗的任务就是识别并处理这些问题，...

数据预处理的五个主要方法：数据清洗、特征选择、特征缩放、数据变换、数据集拆分。1、数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。2、特征选择 特征选择是从原始数据...

数据预处理的方法有：数据清理、 数据集成 、数据规约和数据变换。1、数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。总的来讲，数据清洗是一项繁重的任务，需要根据数据的准确性、完整性...

3. 数据规约 数据规约技术能够生成数据集的缩减版本，这个版本虽然体积较小，但仍能保留原始数据的大部分信息。通过在缩减后的数据集上进行挖掘，可以提高挖掘过程的效率，同时仍能得到与原始数据相近的分析结果。4. 数据变换 数据变换包括对数据进行规范化、离散化、稀疏化或空值处理等操作，以确保数据适用...

通常来说，数据预处理涉及到——1）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 2）数据集成 集成多个数据库、数据立方体或文件 3）数据变换 规范化和聚集 4）数据归约 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）数据离散化 数据归约的一部分，通过...

数据挖掘预处理是数据挖掘过程中的一个关键步骤，它包括数据集成、数据变换、数据规约等一系列处理，以确保数据的质量和有效性，为后续的数据挖掘算法提供准确、一致、可靠的数据基础。在这个过程中，数据清理通常不被视为数据挖掘预处理的一部分，而是作为数据预处理的一个单独环节。数据清理的主要目的是消除...

。2）数据集成 数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。3）数据规约 数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。4）数据变换 通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法，使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。