数据挖掘：度量中心趋势与数据预处理详解

在"度量数据的中心趋势-数据挖掘原理与实践 第二章 ppt"中，主要讨论了数据挖掘中度量数据集中趋势的重要性，以及相关的预处理方法。这一章节的核心内容包括： 1. 算术平均值：这是衡量一组数值数据集中趋势的基本统计指标，它通过将所有数值相加然后除以总数得到，反映了数据集中所有数值的平均水平。对于数据清洗和分析中，算术平均值有助于理解数据分布的一般水平。 2. 加权算术平均：在实际应用中，可能遇到数据的重要性不等的情况，此时会使用加权平均，即每个数值根据其权重进行加权求和，更准确地反映重要数据的影响。这在处理具有不同尺度或权重的数据时尤为关键。 数据及数据预处理部分详细介绍了数据的定义和类型： - 数据：广义上，不仅包括数字，还包括符号、文字、图像或计算机代码等形式，如案例中提到的电信客户信息数据集，包含了分类、序数和数值等各种属性。 - 属性：描述对象特性的变量，如客户类别、行业大类、通话级别等。 - 数据集：一组相关数据对象的集合，如电信客户数据集，具有维度、稀疏性等特性。 数据预处理的重要性在于： - 数据清理：处理缺失值、异常值、重复值等问题，确保数据质量。 - 数据集成和变换：整合来自不同源的数据，并进行必要的转换，以便后续分析。 - 数据归约：减少数据维度，避免维度灾难，如通过主成分分析（PCA）或降维技术。 - 相似度计算：量化数据对象之间的相似程度，常用于聚类和关联规则挖掘。 数据集的特性包括： - 维度：数据集中属性的总数，维度过高可能导致分析复杂性和效率问题。 - 稀疏性：数据中的非零项占比低，常见于大规模高维数据，对数据压缩和处理有挑战。 - 文本数据集：可能需要特定的预处理步骤，如词袋模型、TF-IDF等。 - 分辨率（粒度）：表示数据细节程度，不同粒度下的数据性质差异显著，需根据分析目的选择合适尺度。 总结来说，本章PPT围绕数据的中心趋势度量和预处理技术展开，强调了数据质量和结构处理在数据挖掘中的关键作用，以及如何根据数据类型和特性进行有效的数据处理和分析。这对于理解和应用数据挖掘方法至关重要。