数据挖掘实践：线性回归模型与数据预处理

"线性回归模型-数据挖掘原理与实践 第二章 ppt" 线性回归模型是一种广泛应用的统计学方法，用于预测连续变量的值。在数据挖掘中，它被用来建立一个模型，使得数据点尽可能地接近一条直线，这条直线由模型的两个系数α（截距）和β（斜率）确定。线性回归方程通常表示为 Y = α + βX，其中Y是因变量，X是自变量。通过最小二乘法，我们可以找到最佳的α和β值，使得所有样本点到直线的距离之和最小，从而达到最佳拟合效果。 数据挖掘过程通常包括多个步骤，首先是数据预处理。在这个阶段，我们需要理解数据的特性，例如数据的类型。数据可以分为广义和狭义，广义的数据包括各种形式的信息，如数字、文本、图像等。而狭义的数据通常指的是数字。数据的属性（特征、维或字段）则描述了数据对象的不同方面。例如，在一个电信客户信息的样本数据集中，可能包括客户编号、客户类别、行业大类、通话级别和通话总费用等多个属性。 数据集中的属性可以分为不同的类型：分类的（定性的）、序数的和数值的（定量的）。分类属性如性别、产品编号，它们的值只是用来区分对象，没有实际大小关系。序数属性如成绩等级，具有顺序关系但不一定有比例关系。数值属性如摄氏温度和长度，它们的差和比都有意义。 数据集的特性是数据挖掘中需要考虑的关键因素。维度指的是数据集中对象所具有的属性数量，高维度可能会导致维度灾难，需要通过降维技术来处理。稀疏性是指数据集中大量数据为0，只有少量数据是非零的，这种情况常见于大规模数据集。文本数据集需要特殊处理，因为它们包含非结构化的自然语言信息。数据的分辨率或粒度指的是数据的详细程度，不同粒度下的数据可能表现出不同的特性。 在数据预处理阶段，我们通常会进行数据清理，消除异常值和错误，以及数据集成和变换，将来自不同来源的数据整合，并转换成适合分析的形式。数据归约则是为了降低复杂性，提高处理效率。相似度计算则用于衡量数据对象之间的相似性，是聚类和分类算法的基础。 总结来说，线性回归模型在数据挖掘中用于建立预测模型，而数据预处理是确保模型准确性和有效性的关键步骤。在这个过程中，理解数据的类型、属性以及数据集的特性至关重要，这些都直接影响着后续的数据分析和建模工作。