数据挖掘与机器学习：从统计基础到Python实践

"四分位数极差-人脸识别图像预处理技术" 在数据挖掘和机器学习领域，数据预处理是一个至关重要的步骤，特别是在处理像人脸识别这样的图像数据时。四分位数极差（Interquartile Range, IQR）是一种统计学中的度量，用于描述数据分布的离散程度，特别适用于处理异常值或极端值的情况。在图像预处理中，IQR可以用于标准化或归一化像素值，使得不同图像之间的对比度更加一致。 四分位数极差计算方法如下： 1. 首先，将一组数据从小到大排列。 2. 然后，找到这组数据的下四分位数（Q1），即数据集中处于中间位置的25%数值的上限。 3. 接着，找到上四分位数（Q3），即数据集中处于中间位置的75%数值的下限。 4. 最后，IQR = Q3 - Q1，这个差值就是数据的四分位数极差。 在人脸识别图像预处理中，IQR可以用于调整像素强度的分布，去除异常值，使得图像的亮度和对比度更加均匀。这有助于提高后续特征提取和分类算法的性能。例如，在Python中，我们可以利用NumPy库来计算IQR，并对图像数据进行标准化： ```python import numpy as np # 假设img_data是包含图像像素值的二维数组 q1 = np.percentile(img_data, 25) q3 = np.percentile(img_data, 75) iqr = q3 - q1 # 定义上下界，通常上下界为Q1-1.5*IQR和Q3+1.5*IQR，超出此范围的值被视为异常 lower_bound = q1 - 1.5 * iqr upper_bound = q3 + 1.5 * iqr # 将像素值调整到[0, 1]范围内 img_data = np.clip(img_data, lower_bound, upper_bound) / (upper_bound - lower_bound) ``` 除了四分位数极差，数据预处理还包括其他方法，如z-score标准化、最小-最大缩放等。这些方法的目标都是为了消除数据的尺度影响，使得不同特征在同一水平上比较。 在上述文档中，作者Xuejun Yang提供了关于数据挖掘和机器学习的广泛概述，涵盖了从统计基础、监督学习（如KNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM）到非监督学习（如K-means聚类）、数据预处理（包括Python实现）以及数据结构和算法等方面的知识。通过学习这些内容，可以构建强大的数据处理和预测模型，包括在人脸识别任务中的应用。