十六、数据变换和数据离散化

1.数据归约的概念

数据变换的概念和数据离散化
在数据预处理过程中，不同的数据适合不同的数据挖掘算。数据变换是一种将原始数据变换成较好数据格式的方法，以便作为数据处理前特定数据挖掘算法的输入。

数据离散化是一种数据变换形式。
数据变换策略概述
通过规范化变换数据-
通过分箱离散化
通过直方图分析离散化
通过聚类、决策树和相关分析离散化
标称数据的概念分层产生

2 数据变换策略概述

在数据变换中，数据被变换或统一成适合于挖掘的形式。数据变换策略包括如下几种：

光滑（smoothing）：去掉数据中的噪声。这类技术包括分箱、回归和聚类。
属性构造：可以由给定的属性构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程。
聚集：对数据进行汇总或聚集。例如，可以聚集日销售数据，计算月和年销售量。。
规范化：把属性数据按比例缩放，使之落入一个特定的小区间，如0.0～1.0。
离散化：数值属性（例如，年龄）的原始值用区间标签（例如，0～10,11～20等）。
由标称数据产生概念分层：属性，如street，可以泛化到较高的概念层，如city或country。

3 通过规范化变数据

3.1 最小-最大规范化：对原始数据进行线性变换

令minA和maxA表示属性A的最小值和最大值，最小—最大值标准化将值vi映射为vi’(范围是[new_minA, new_maxA]:

最小—最大值标准化保留了原有数据值的关系。如果后来的输入的标准化的数据落在了原有数据区间的外面，将会发生过界的错误。

3.2 最小-最大规范化：例子

假定收入属性的最小值和最大值分别是$12,000和$98,000. 将收入属性映射到范围[0.0, 1.0]上。则一个值为$73,600的收入标准化为。

3.3 z-分数标准化

属性A的值，基于平均值和标准差来标准化。计算公式：

其中A¯和σA是属性A的均值和标准差。这种方法在实际的最小值和最大值未知时很有用，或者离群点主导了最小—最大值的标准化。
3.2.4 z-分数标准化——例子*
假定income属性的均值和标准差是$54,000和$16,000。使用z-分数标准化，则$73,600被转换为：。

4 数据离散化

4.1 通过分箱离散化

分箱并不使用类信息，因此是一种非监督的离散化技术，对用户制定的箱个数很敏感，也容易受离群点的影响。

4.2 通过直方图分箱离散化

直方图分析也是一种非监督离散化技术，因为它不使用类信息。

4.3 通过聚类、决策树和相关分析离散化

聚类将数据划分成簇或组；离散化的决策树方法是监督的，它们使用了类标号（分类）。

5. 标称数据的概念分层产生

5.1 标称数据的数据变化

现在，我们考察标称数据的数据变换。特别地，我们研究标称属性的概念分层产生。标称属性具有有穷多个不同值（但可能很多），值之间无序。例如地理位置、工作类别和商品类型。

1、对于用户和领域专家而言，人工定义概念分层是一项乏味和耗时的任务。幸运的是，许多分层结构都隐藏在数据库的模式中，并且可以在模式定义级自动地定义。
2、概念分层可以用来把数据变换到多个粒度层。例如，关于销售的数据挖掘模式除了在单个分店挖掘之外，还可以针对指定的地区或国家挖掘。

5.2 根据每个属性的不同值个数产生概念分层

假设用户从数据库中选择了一个关于location的属性集country(15), province_or_state(365),city(3567), street(674339)，但没有指出这些属性之间的分层次序。