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摘要

1.属性和对象(attributes and objects)

2.数据集类型(types of data sets)

3.数据质量(data quality)

4.数据预处理(data preprocessing)

1.属性和对象

属性和对象构成了数据，在完成一个数据挖掘任务时，

• 数据(datas)=对象(objects)+属性(attributes)

• 属性的别称

  维度dimensions, 特征features, 变量variables

• 属性的分类

  标称(nominal), 序数(ordinal), 区间(interval), 比例(ratio)

2.数据集类型

• 记录(record)

  (1) 包含诸多记录的表格，每个对象有一系列属性

  (2) 文档数据：

  词袋(bag-of-words)

  索引矩阵

  (3)切片数据(transaction data)

• 图和网络(graph and network)

  (1) 万维网 (world wide web)

  每个网页包含指向其他网页的url，这样的指向关系构成网络

  (2) 社交网络 (social or information networks)

  (3) 分子结构 (molecular structures)

• 其他

  (1) 空间位置信息(spatial)

  (2) 图片(image)

  (3) 多媒体(multimedia)

3.数据质量

• 数据的可能缺陷

  (1)噪声(noise)和极端值(outliers)

  噪声对正确的值产生改动: 比如电视上出现的雪花状图案

  极端值: 在数据集中明显偏离其他数据项的数据项，极端值可能是需要去除的噪声，也可能是数据挖掘任务的目标

  (2)缺值(missing value)

  缺值的原因分为，数据未收集到(eg. 人拒绝提供年龄信息)，或者数据项数值为空(eg. 儿童没有年收入)

  (3)值重复(duplicate data)

  比如一个人有多个e-mail, 数据集中就会有该人的多条冗余记录

• 怎样补救数据集缺陷

  (1)缺值处理: 去除这条记录/给缺值一个估计值/分析时忽略缺值

  (2)值重复: 合并冗余记录

4.数据预处理

• 集成(aggregation)

  把多个特征合并成一个特征，或把多个对象合并成一个对象。

  集成后的数据有更少的变量，也更加稳定

• 抽样(sampling)

  抽样所得的样本一定要有代表性，足以代表整个数据集

• 降维(dimensionality Reduction)

• (feature subset selection)

• (feature creation)

• (discretization and binarization)

• (attribute transformation)

【数据挖掘课程】(2)数据

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原文地址：https://www.cnblogs.com/jocelynzym/p/10291455.html