於文卓：数据预处理实验 - 数据集成与归约方法

本次实验旨在帮助学生掌握数据挖掘中数据预处理的关键步骤和技术，通过实际操作来提升对数据质量和挖掘结果质量的理解。主要内容包括数据集成和数据归约两个核心环节。 1. 数据集成：这是将来自不同来源的数据整合到一个统一、一致的数据存储中，如数据库或数据仓库。在这个阶段，学生将学习到纵向追加（将具有相同字段属性的数据添加在一起）和横向合并（结合相关属性的数据）这两种主要的数据集成策略。通过实践，他们将理解如何有效地处理和整合不同数据源的信息，确保数据的一致性和准确性。 2. 数据归约：实验涉及到对原始数据进行抽样和属性选择，目的是减少数据规模，同时保持关键特征。这可能涉及数据立方体技术、维消减、数据压缩、数据块消减、离散化和概念层次生成等多种方法。数据归约有助于提高数据处理效率，并降低后续分析的复杂度。 此外，数据变换也被涵盖在内，即对数据进行规格化处理，确保数据值在特定范围内，便于后续分析和挖掘任务的执行。 特征选择是实验的重要部分，它涉及从数据集中选择最具代表性的特征子集，去除无关或冗余信息。在软件缺陷预测中，特征选择能优化模型的训练效率和预测性能，实验要求学生熟悉某种编程语言，运用特征排序和子集选择技术对CM1软件缺陷预测数据集进行处理。 整个实验过程中，学生不仅会学习到理论知识，还将通过实际操作，如数据清洗、数据融合、数据压缩等步骤，深入理解数据预处理的实践应用。最后，他们需要按照实验指导，将完成的工作以规范的形式提交至指定的作业提交系统，以便评估和进一步的学习。