数据挖掘基础:概念与实战
"数据挖掘与数据分析" 在数据挖掘与数据分析领域,了解数据的特性至关重要。在给定的文档中,提到了几种不同类型的数据,例如按A、B、C、D打分的考试成绩数据被归类为序数型(Ordinal),这意味着数据具有自然的顺序但不一定是等距的。在处理此类数据时,需要考虑到等级之间的相对关系。 对于极度不平衡的二分类数据集,关注的重点应该是少数类样本的准确率,因为整体的准确率可能会被多数类样本的高准确性所主导,从而掩盖了模型对少数类的识别能力。在评估模型性能时,精确率、召回率和F1分数等指标通常比简单的准确率更有意义。 聚类与分类是两种不同的分析方法。聚类是无监督学习,数据没有预先设定的标签,目标是发现数据中的内在结构或群体;而分类是有监督学习,数据带有已知的标签,目的是构建一个模型将新数据点分配到预定义的类别中。 有监督和无监督学习的区别主要在于是否使用标记的训练数据。有监督学习使用标记的样本进行学习,而无监督学习则仅基于未标记的数据寻找模式和结构。 在处理缺失值时,有多种策略可以选择,包括忽略元组、人工填写、使用全局变量填充、利用属性的中心度量(如均值或中位数)以及根据同类样本的属性均值或中位数来填充。选择哪种方法取决于数据的特性和缺失值的数量。 数据挖掘的理想结果应该有趣(Interesting)、有用(Useful)且隐藏(Hidden),意味着它能揭示出未被发现的、有价值的、且通常不易察觉的信息。Weka、Python和KNIME是提到的几个开源数据挖掘工具,它们提供了一系列的算法和功能来处理数据。 在数据分析过程中,数据类型转换和数据错误处理是常见的挑战。例如,将字符串转换为数值型以便于计算,或者修正输入错误,确保数据的准确性。 聚类是针对无标签数据的一种方法,旨在通过相似性分析将数据分组。而有序数据值的光滑处理可以通过分箱技术实现,如箱中位数光滑和箱均值光滑。文档中给出的例子使用了箱均值光滑,将价格数据转换为箱形表示,每个箱内的值被替换为其平均值,以减少异常值的影响。 数据挖掘和数据分析涵盖了数据预处理、特征工程、模型选择和评估等多个方面,需要对各种数据类型、学习方法和处理策略有深入的理解,以便从数据中提取有价值的信息。
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