"数据特征提取与处理-mbse-overview-incose-30-july-2015"
在数据挖掘领域,特征提取与处理是至关重要的步骤,它涉及到将原始数据转化为机器学习算法可以理解的形式。本文主要介绍了分类变量特征提取和文字特征提取两种方法,并提到了数据预处理中的停用词过滤。
1. **分类变量特征提取**:
分类变量通常是名义型数据,如城市名称。在机器学习中,这些非数值型数据需要转化为数值型以便处理。一种常见的方法是**独热编码(One-hot Encoding)**,它将每个类别转化为一个二进制特征,每个特征对应一个类别。在Python的`scikit-learn`库中,`DictVectorizer`类可以方便地实现这个过程。例如,给定三个城市的实例,'New York', 'San Francisco', 'Chapel Hill',经过独热编码后,会得到一个3x3的矩阵,每个城市对应一个二进制特征。
2. **文字特征提取**:
对于文本数据,需要将其转化为定量的特征向量。常用的方法是**词袋模型(Bag-of-Words)**,它通过统计每个文档中单词出现的频率来构建特征向量。`scikit-learn`的`CountVectorizer`类可以实现这一转化。例如,给定三个句子,'UNC played Duke in basketball', 'Duke lost the basketball game', 'I ate a sandwich',`CountVectorizer`会生成一个稀疏矩阵,其中每个词汇对应一个列,列值表示该词汇在句子中的出现次数。同时,`stop_words`参数可以设置为去除常见的停用词,如'a', 'an', 'the'等,以减少噪声并降低特征向量的维度。
数据挖掘算法的使用是数据预处理后的后续步骤。在给定的标签中提到了"数据挖掘",这涵盖了广泛的算法,包括监督学习(如KNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM等)、非监督学习(如K-means聚类、关联规则分析)以及模型评估和数据预处理等。这些算法都是在特征提取和处理的基础上进行的,旨在从数据中发现模式、关系或者规律。
在实际应用中,数据预处理还包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据标准化和归一化等步骤,以提高模型的性能和预测准确性。Python提供了丰富的库,如`pandas`、`numpy`和`scikit-learn`,用于数据预处理和建模。此外,了解基本的数据结构(如二叉树)和算法(如排序算法)以及SQL语言,对于高效地操作和查询数据也是必要的。
在数据挖掘案例分析中,常常会涉及实际问题的解决,比如 Titanic 生存率预测、飞机事故分析、贷款预测等,这些案例可以帮助我们更好地理解和运用所学的理论知识,提升数据驱动决策的能力。