数据挖掘：分类数据概念分层与预处理详解

在"分类数据的概念分层-数据挖掘原理与实践 第二章 ppt"中，本章节主要探讨了数据挖掘领域中关于分类数据的重要概念和处理方法。首先，它明确了数据和数据类型的基本概念。数据被定义为广义上包括数字、符号、文字、图像等在内的对象及其属性集合，而数据对象则是通过属性来具体描述的个体，比如电信客户信息中的客户编号、客户类别等。属性进一步细分为分类（定性和序数）、数值（区间和比率）等不同类型，它们各自代表了数据的不同表达方式和价值含义。 接着，讨论了数据集的特性，例如维度，即数据集中所有属性的总数，高维度数据可能带来维度灾难的问题，因此数据预处理中的一个重要目标就是通过维归约技术降低维度。此外，数据集的稀疏性也是一个关键特性，当数据大部分属性值为0时，即非零项比例较低，这要求我们在处理时要考虑如何有效利用这些非零信息。 文本数据集的特点，如分辨率（粒度），强调了数据在不同层次细节下的差异，这对于理解和分析文本信息至关重要。理解这些概念有助于我们更好地组织和处理分类数据，以便于后续的数据预处理，如数据清理（处理缺失值、异常值等）、数据集成（整合来自不同源的信息）、数据变换（如标准化或归一化）、以及数据归约（减少数据冗余和复杂性）。 最后，相似度计算也是数据预处理的一部分，它涉及到衡量不同数据对象之间的相似性或关联性，这对于分类任务中的聚类和预测分析至关重要。通过这些概念分层，学习者可以深入理解数据挖掘过程中对分类数据的处理流程，从而在实际项目中更有效地应用数据挖掘技术。