数据挖掘：属性类型详解与预处理关键

在"不同的属性类型-数据挖掘原理与实践 第二章 ppt"中，讲解了数据挖掘中至关重要的数据和数据类型概念。数据，无论是狭义的数字形式，还是广义上包括符号、文字、图像或代码等多种表现形式，都是数据挖掘研究的基础。数据集则是由数据对象组成的集合，每个对象通常通过一系列属性进行刻画，这些属性是数据挖掘的核心要素。 属性被进一步分为分类属性和数值属性两种主要类型。分类属性又分为定性和序数两种： 1. 定性属性（标称）：这类属性如颜色、性别或产品编号，它们仅提供足够的信息来区分不同的对象，但这些属性值本身没有实际的数值含义。例如，将对象分为A、B、C或者甲、乙、丙，只是为了分类而设。 2. 序数属性：这类属性如成绩等级（优、良、中等、及格、不及格）或年级（一年级到四年级），它们提供了对象间的顺序信息，但不涉及数量或比率关系。 数值属性则进一步细分为区间属性和比率属性： - 区间属性：这些属性值之间的差具有明确的意义，如日历日期和摄氏温度，它们可以用于量化比较和分析。 - 比率属性：这些属性值的差和比率都具有含义，比如长度、时间和速度，这些属性可以直接进行加减乘除运算。 数据集还具有特定的特性，如维度（即属性总数）、稀疏性（数据中大部分属性值为0的情况）以及文本数据集的分辨率或粒度，这会影响数据处理的效率和方法。在数据预处理阶段，对这些特性有深入理解并采取相应的技术，如维归约（针对高维度问题）、数据清理、集成和变换，以及数据归约（减少数据复杂性）和相似度计算，都是实现有效数据挖掘的关键步骤。通过理解和处理这些属性类型和数据集特性，可以提高数据挖掘的质量和效率，从而支持更精确的决策和预测。