数据挖掘：启发式搜索方法与数据预处理

"启发式探索式搜索方法-数据挖掘原理与实践 第二章 ppt" 在数据挖掘领域，启发式（探索式）搜索方法是用于特征选择和模型构建的重要策略。这些方法旨在从大量的属性集中筛选出对目标变量最具影响力的一小部分属性，以提高模型的性能和解释性。 1. **逐步向前选择**： 这种方法从一个空的属性集合开始，每次选取当前未被选择属性中与目标变量相关性最强或最具预测能力的一个属性加入集合。这个过程持续进行，直到没有更多属性能够显著提升模型性能，或者达到预设的停止条件（如属性数量限制、性能提升阈值等）。 2. **逐步向后删除**： 与向前选择相反，此方法从全部属性集开始，每次删除当前属性集中对模型贡献最小的属性。同样，这个过程会一直进行，直至无法进一步删除属性而不显著降低模型性能，或者满足特定的停止准则。 3. **判定归纳树**： 判定归纳树是一种基于决策树的学习算法。首先，通过对原始数据集进行学习，生成一个完整的决策树。然后，分析这个决策树，找出那些在树中未被使用的属性，认为它们对最终决策的影响较小，从而将这些属性从属性集合中移除，形成一个更精简但仍然高效的属性子集。 数据预处理是数据挖掘流程的关键步骤，它包括以下几个方面： 1. **数据清理**： 数据清理旨在处理缺失值、异常值、不一致性和冗余数据。这一步骤确保输入到模型的数据质量高，能准确反映现实情况。 2. **数据集成和变换**： 数据可能来自多个源，需要整合成统一的格式。同时，可能需要进行数据转换，如标准化、归一化，以适应不同的分析方法。 3. **数据归约**： 针对高维度问题，数据归约通过降维、采样等手段减少数据复杂性，防止“维度灾难”，提高处理效率。 4. **相似度计算**： 在许多数据挖掘任务中，如聚类或推荐系统，计算数据对象之间的相似性是必要的。这通常涉及选择合适的距离度量或相似性函数。 数据类型是理解数据和进行分析的基础，包括： 1. **分类数据**（定性数据）： - **标称数据**：如颜色、性别，值之间没有顺序关系。 - **序数数据**：如成绩等级，有顺序但间距不一定相等。 2. **数值数据**（定量数据）： - **区间数据**：如日期、温度，差值有意义。 - **比率数据**：如长度、速度，差值和比例都有意义。 此外，数据集的特性如维度、稀疏性、文本数据集的处理以及分辨率（粒度）的选择都会影响数据挖掘的效果和难度。例如，高维度数据可能需要维归约技术来降低复杂性，稀疏数据可能需要特殊处理以提取有效信息，而不同粒度的数据可能揭示不同的模式。