数据挖掘之数据预处理

为什么要进行数据预处理？

现实情况中，你的数据可能是不完整的（缺少属性值或某些感兴趣的属性或仅包含聚类数据）、含噪声的（包含错误或存在偏离期望的离群值）、并且是不一致的。

数据清理：填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性

数据集成：当数据来自多个数据源时，而同一个属性在不同数据源不同，合成时存在冗余

数据规约：数据集的简化

描述性数据汇总

1 度量数据的中心趋势

均值、中位数、众数、中列数（最大值和最小值的平均值）

2 度量数据的离散程度

四分位数、四分位数极差、方差

五数概况：最小值、第一个四分位数、中位数、第三个四分位数、最大值

3 图形显示

直方图、分位数图、q-q图

数据清理

数据集成和变换

数据规约

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