数据挖掘:属性相似度预处理及其重要性
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更新于2024-08-13
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属性之间的相似度是数据挖掘领域中的关键概念,它在数据挖掘原理与实践中起着至关重要的作用。在第二章的PPT中,张巍教授深入探讨了如何理解和应用这一概念。首先,他解释了数据和数据类型的广泛定义。数据不仅限于数字,它可以包括符号、文字、图像甚至计算机代码等多种形式,而属性则是这些对象的特性或性质,如客户类别、行业大类等,它们可以是定性(如标称属性,如客户类型为商业客户)、序数(如成绩等级)、定量(如通话费用)或比率型。
数据集是包含多个对象和它们属性的集合,其特性包括维度,即属性总数,这在高维数据中可能导致维度灾难,因此维归约成为处理这类问题的重要手段。此外,数据集的稀疏性也是一个关注点,即对象在大多数属性上的取值通常是0,非零项比例低,这对数据分析效率有显著影响。
对于文本数据集,分辨率(粒度)是另一个重要概念,表示数据在不同详细程度下的表达方式。例如,一个文本数据可能在词、短语或句子层面进行分析,每种粒度下的信息内容和分析策略都可能不同。
数据预处理是整个数据挖掘过程中的基础步骤,其中包含了数据清理、数据集成和变换、数据归约等环节。数据清理旨在处理缺失值、异常值和重复值,以确保数据质量。数据集成涉及合并来自不同来源的数据,而数据变换则可能包括标准化、归一化等操作,以便于后续的模型构建和分析。数据归约则通过降维或特征选择等方法减少属性数量,降低计算复杂性,同时保留最重要的信息。
相似度计算是数据挖掘中的核心部分,它用于度量两个或多个对象在属性上的相似程度,这对于聚类分析、关联规则挖掘等任务至关重要。在实际应用中,如电信客户数据分析,通过计算客户之间的相似度,可以识别潜在的客户群体,优化服务策略,或者发现用户行为模式。
总结来说,本章深入剖析了属性相似度在数据挖掘中的关键地位,并强调了数据预处理、数据结构理解以及如何有效地处理不同类型和特性的数据集,这些都是实现高效数据挖掘不可或缺的技术基石。
2017-11-09 上传
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