MATLAB实现数据挖掘：任务、算法与预处理详解

本文档深入探讨了如何使用MATLAB实现数据挖掘的一种算法，重点聚焦在数据挖掘的基本概念、方法选择以及具体实施步骤。首先，数据挖掘的核心目标在于从大量数据中提取出有价值的信息，它涵盖了多种技术领域，如机器学习、数理统计等，其目的是通过知识发现过程，从数据中发现规律和关联。 在算法选择方面，作者提到基于粗糙集理论的方法，这种理论强调样本知识与信息的对应关系，通过属性约简来构建决策表，同时采用后离散化策略处理连续属性，实现了效率与信息损失的平衡。文中特别提到了一种创新的衡量方法——相对值条件互信息，用于评估单一样本中条件属性的相关性，以优化数据处理过程。 数据预处理是数据挖掘的重要环节，主要包括噪声消除、缺失值填充、重复记录去除和数据类型转换。本文使用的数据集是"CardiologyCategorical"中的源数据，包含303个样本和14个属性。作者将数据划分为训练样本（前200行）和测试样本（后103行），利用粗糙集理论进行属性约简，生成规则，并通过测试样本验证这些规则的有效性。 在具体操作中，作者使用MATLAB对数据进行预处理。例如，将字符型数据转化为离散数字，如将性别属性"Male"和"Female"分别编码为1和2，同样对"chestpaintype"中的不同类别进行类似处理。这一步骤确保了数据的可读性和后续分析的准确性。 总结来说，这份文档详细介绍了如何运用MATLAB工具进行数据挖掘，包括任务定义、算法选择、数据预处理方法以及实际应用示例。通过这个过程，读者可以学习到如何利用MATLAB工具发现数据中的潜在规律和关联，从而支持决策制定和问题解决。