数据挖掘：属性相似度预处理及其重要性

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。