数据挖掘技术：数据预处理方法与应用分析

"毕业论文-数据挖掘中数据预处理方法及应用.doc" 数据挖掘是一个关键的领域，它涉及从海量数据中发现有价值的信息和知识。在数据挖掘的过程中，数据预处理是一个至关重要的步骤，因为它直接影响到最终挖掘结果的质量和准确性。这篇毕业论文详细探讨了数据预处理的不同方法及其在数据挖掘中的应用。 首先，数据清洗是数据预处理的第一步，主要是去除数据集中的异常值、不完整数据、重复数据和噪声。异常值可能由测量错误或输入错误导致，如果不加以处理，可能会误导分析结果。不完整数据则需要通过插补或删除等方法来处理。数据清洗通常使用像MATLAB这样的工具来实现，它提供了强大的数据处理和分析功能。 其次，数据集成涉及到将来自不同来源的数据融合在一起，形成一个统一的视图。在这一过程中，需要解决数据不一致性和格式差异等问题。例如，日期格式的不同、单位的不一致等都可能需要在集成阶段进行转换和标准化。 接着，数据变换是将原始数据转换成更适合挖掘的形式。这可能包括归一化、标准化、离散化等操作，目的是使得不同尺度或分布的数据在同一平台上比较和分析。MATLAB提供了各种函数来执行这些转换，如z-score标准化、min-max规范化等。 数据规约则是减少数据复杂性的一种手段，包括特征选择、维度约减等。特征选择是指从原始特征中选择最有代表性的子集，以降低计算复杂度并提高模型的解释性。维度约减则是通过主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等方法将高维数据映射到低维空间，同时保持大部分信息。 论文中，作者通过MATLAB实现了数据预处理的各个步骤，包括对原始数据的描述，数据清洗的具体操作，属性规约的策略，以及数据变换的实例。此外，还包括了对数据的探索性分析、数据清洗的具体示例和数据标准化的过程。最后，作者总结了数据预处理的重要性，并引用了参考文献以支持理论和方法。附录部分提供了更详细的辅助材料，如数据探索、清洗过程和标准化的详细步骤。 这篇论文深入讨论了数据预处理的关键技术，并结合MATLAB给出了实际操作的案例，对于理解和应用数据预处理在数据挖掘中的作用具有很高的参考价值。