Z-score规范化实例：数据挖掘预处理关键步骤

在"Z-score规范化的例子-数据挖掘原理与实践 第二章 ppt"中，主要内容围绕数据挖掘的基本概念和技术展开，其中特别关注了数据预处理这一关键环节。章节讨论了数据挖掘的定义，强调了数据的广义概念，包括数字、符号、文字等多种形式，以及数据对象（如客户信息）的属性（如客户类别、行业、通话级别和费用等）。属性被进一步分类为定性（如标称和序数）、定量（如区间和比率），以及数据集本身的特性，如维度（属性数量）、稀疏性（数据的密度）和文本数据集的分辨率。 Z-score规范化是一种常见的数据预处理技术，它有助于标准化数值型数据，使其具有可比性。在这个例子中，作者假设属性"收入"（income）的均值为54000美元，标准差为16000美元。Z-score规范化的方法是将原始数值减去平均值，然后除以标准差，这样得到的结果表示的是该数值离平均值的距离，以标准差为单位。例如，值73600美元通过Z-score规范化转换为 (73600 - 54000) / 16000 = 1.225。这种方法使得所有数据点都在同一尺度上，便于后续的数据分析和模型构建，特别是在处理具有不同量纲或分布不均的数据时，Z-score能够有效地进行数据的标准化。 此外，数据预处理的重要性在于它能够消除异常值、处理缺失值、减少噪声、降低维度灾难等问题，从而提高数据质量和模型的准确性。通过数据清理、集成和变换、归约等步骤，可以确保数据的可靠性和一致性，这对于数据挖掘中的特征选择、聚类、分类等任务至关重要。因此，理解并掌握这些预处理技术，如Z-score规范化，对于有效进行数据挖掘项目至关重要。