数据预处理：数值规约与关键步骤

本章节主要探讨了数值规约作为数据预处理的重要组成部分。数值规约是指通过选择更简洁的数值表示形式，处理数据中的冗余和噪声，以提高数据质量和可用性。这种处理方法通常分为两种：参数方法和非参数方法。 参数方法假设数据符合某个模型，通过估计模型参数并仅存储这些参数，从而减少原始数据的存储。例如，在离散属性的多维空间中，使用对数线性模型来估计每个点的概率，这种方法依赖于一个较小维度的子集，而非所有特征。这有助于简化数据表示，同时保留关键信息。 非参数方法则避免了对模型的假设，常用的手段包括直方图（histograms），聚类（clustering）和采样（sampling）。这些方法在没有明确模型的情况下，通过对数据的结构和模式进行分析，实现数据的归约。 数据预处理在实际应用中至关重要，因为现实世界中的数据往往存在诸多问题。不完全性（如缺失值）、噪音（如错误或孤立点）、不一致性（如编码差异或数据源问题）和重复记录间的差异都会影响数据的质量。因此，预处理旨在确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可信度，从而支持高质量的数据挖掘和决策制定。 数据预处理的主要任务包括数据清理，解决数据的缺失值、异常值、错误和不一致性；数据集成，将来自不同来源的数据整合在一起；数据变换，如规范化和聚集；以及数据归约，通过维度规约、数值规约或数据压缩，降低数据的大小，但仍保持分析结果的相似性。此外，离散化和概念分层也是数据预处理过程中的关键技术，它们将连续变量转化为离散类别，便于理解和分析。 数值规约作为数据预处理的一部分，通过有效的处理策略，能够显著提升数据的质量，使得后续的数据分析和挖掘工作更为准确和可靠。