数据挖掘：分类数据的概念分层与预处理

"该资源是关于数据挖掘原理与实践的第二章PPT，重点讲述了分类数据的概念分层生成方法。内容涵盖了数据的定义、类型、属性以及数据预处理的重要环节，包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约和相似度计算。此外，还提到了数据集的特性，如维度、稀疏性和分辨率等概念。" 在数据挖掘领域，分类数据是一种重要的数据类型，通常用于描述对象的定性属性，例如性别、颜色或者产品类别。在本PPT中，"概念分层"被用来结构化这些分类数据。这涉及到在模式级别上定义属性之间的偏序或全序关系，比如在地理位置的例子中，street<city<province_or_state<country这样的顺序可以创建一个层次结构，方便对数据进行层次化的分析和处理。 数据挖掘不仅仅是对原始数据的简单分析，而是需要经过一系列预处理步骤，以提高数据质量和挖掘效率。数据清理是预处理的第一步，它涉及到消除数据中的错误、不一致和冗余，确保后续分析的有效性和准确性。数据集成则是将来自多个源的数据合并到一起，解决数据不一致和格式差异的问题。数据变换则可能涉及数据标准化、规范化，以便于不同属性之间的比较。数据归约是为了减少数据的复杂性，如特征选择、降维等，以降低计算成本并防止维度灾难。最后，相似度计算是数据挖掘中的关键步骤，用于度量数据对象之间的相似性，为聚类、分类等任务提供基础。 数据类型分为分类数据（定性数据）和数值数据（定量数据）。分类数据又可以细分为标称数据（如颜色、性别），没有自然顺序，和序数数据（如成绩等级、年级），具有顺序但不一定有量的差别。数值数据包括区间数据（如日期、温度），差值有意义，以及比率数据（如长度、速度），差值和比率都具有实际意义。 数据集的特性对于理解和处理数据至关重要。维度是数据集中对象属性的总数，高维度可能导致“维度灾难”，需要通过维归约技术进行简化。稀疏性描述了数据集中非零值的比例，当大部分数据为0时，数据集被认为是稀疏的。而文本数据集则涉及自然语言处理，需要特殊的处理方法。分辨率或粒度指的是数据的精细程度，不同的粒度可能揭示不同的信息模式。 这份PPT提供了丰富的数据挖掘基础知识，从数据类型到数据预处理的关键步骤，再到数据集的特性，对理解数据挖掘过程有着重要的指导作用。