统计学数据预处理48页PPT

- Bin 1: 9, 9, 9, 9 - Bin 2: 23, 23, 23, 23 - Bin 3: 29, 29, 29, 29
boundaries: - Bin 1: 4, 4, 4, 15 - Bin 2: 21, 21, 25, 25 - Bin 3: 26, 26, 26, 34
回归：用一个函数（回归函数）
通过穷举搜索找出有属性的最佳子集是不现实的 。通常采用压缩搜索空间的启发式算法。如贪心 算法：从局部最优到全局最优。
逐步向前选择 逐步向后删除 向前选择和向后删除的结合 决策树归纳
2.5.3 维度归约
维度归约使用数据编码或变换，以便得到 原数据的归约或“压缩”表示。分为无损 和有损两种。
主要内容
2.1 为什么要预处理数据 2.2 描述性数据汇总 2.3 数据清理 2.4 数据集成和变换 2.5 数据归约 2.6 数据离散化和概念分层产生
1
2.1 数据预处理的原因
数据质量的含义
正确性（Correctness） 一致性（Consistency） 完整性（Completeness） 可靠性（Reliability）
2
现实世界的数据
不完整的
缺少属性值或某些感兴趣的属性，或仅包含聚 集数据。
含噪声的
包含错误或存在偏离期望的离群值。
不一致的
采用的编码或表示不同，如属性名称不同
冗余的
如属性之间可以相互导出
数据错误的不可避免性
数据输入和获得过程数据错误 数据集成所表现出来的错误 数据传输过程所引入的错误 据统计有错误的数据占总数据的5%左
直方图、 分位数图、分位数-分位数图（q-q图） 散布图、散布图矩阵 局部回归（Loess）曲线

统计学
一、数据审核
1. 审核资料的完整性。 2. 审核资料的及时性。 3. 审核资料的准确性。
审核资料准确性通常用的检查方法
逻辑检查 计算检查
二、数据筛选
1. 将某些不符合要求的数据或有 明显错误的数据予以剔除。
2. 将符合某种特定条件的数据筛 选出来，对不符合特定条件的数 据予以剔除。
举例说明用Excel进行数据筛选的方法
统计学
三、数据排序
1. 对于分类的数据：若是字母型数据列相同；若是汉字型数据， 排序方式很多，如按汉字的首位拼音字母 排列，或按笔划排序。 2. 对数值型数据的排序只有递增和递减两 种。排序后的数据也成为顺序统计量。
举例说明用Excel进行数据排序的方法

Hair_color={黑色，棕色，金色，红色，红褐色，灰色，白色}
婚姻状况，职业，身份证号码，邮政编码 二进制
只有2个状态（0和1）的属性 对称二进制两种结果重要
例如，性别
不对称的二进制结果同样重要。
例如，医疗测试（正面与负面）
公约：将1至最重要的成果（例如，HIV阳性）
序数词
整合多个数据库经常发生数据冗余
Object identification：相同的属性或对象可能 有不同的名字在不同的数据库中
Derivable data：一个属性可能是“派生”的另一 个表中的属性，例如，年收入
通过相关性分析和协方差分析可以检测到 冗余的属性
仔细集成来自多个数据源，可能有助于减 少/避免冗余和不一致的地方，并提高读取 速度和质量
不完整（缺少）数据
数据并不总是可用的
例如，许多元组没有属性，如客户收入、销售 数据的记录值
丢失的数据，可能是由于
设备故障
与其他记录的数据不一致，从而删除
因误会而未读入
在读入的时候，某些数据可能不会被认为是重 要的
不是历史或更改的数据注册
丢失的数据可- 能需要被推断
11
如何处理丢失数据？
-
13
如何处理噪声数据？
回归 数据拟合
聚类 检测和删除离群
结合计算机和人工检查 检测可疑的数据（例如人工处理可能的异常值 ）
-
14
数据清洗
数据的误差检测
使用元数据（例如，领域，范围，依赖，分销）
检查是否溢出
检查唯一性规则，连续统治和空的规则
使用商业工具
数据清理：使用领域知识（例如，邮政编码，拼写检查），检 测错误并改正
降维作用 避免维数灾难 帮助消除无关紧要的属性，并降低噪音 减少数据挖掘所需的时间和空间 更容易的可视化

60、人民的幸福是至高无个的法。— —西塞 罗
ห้องสมุดไป่ตู้
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
数据挖掘——数据预处理 共48页PPT资 料
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克

56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克

先分别拟合单个曲面片，再通过曲面的过渡、相 章
交、裁减、倒圆将多个曲面“缝合”成一个整体，
数 据
即重建模型。
预
处
理
逆
向
数据分割方法：
工
程
技
基于测量的分割
术
及
在测量过程中，测量人员根据实物的外形特征， 其
将外形曲面划分为不同的子曲面，并对曲面的轮 应
廓、孔、槽边界等特征进行标记。
用
---
在此基础上，进行测量路径的规划，将不同的曲 第
逆向工程技术及其应用
第三章 数据预处理
逆
向
工
程
教学目标
技 术
及
其
（1） 理解：预处理的方法。
应
（2） 掌握: 数据对齐、数据平滑精简、误差 用
---
点的识别去除及其数据分块方
第 三
法。
章
数
据
预
处
理
逆
向
工
程
技
第一节 概述
术
及
其
第二节 多视点云对齐
应 用
---
第
第三节 数据误差点识别和去除及平滑、精简 三 章
其相邻的点偏距较大，可以认为这样的点是“跳点”。 预
坏点
处 理

散乱点云：误差点，借助三角面片
逆
向
工
程
技
（2）数据点云的平滑处理
术 及
对齐处理后的完整点云，包含数以百万记得点。
其 应
噪声点：由于测量过程中受到各种人为和随机因素 用
---
的影响而产生的，影响后续的模型重建及生成的 第
模型质量的点。
三 章
面特征数据保存在不同的文件中，输出CAD软

2.2 SPSS数据文件的建立
•（1）数据的结构定义
➢名称 • 命名规则：
– 高版本的SPSS的变量名长度可多达64位，但是由于老版本的 SPSS变量名长度应在8位之内，为了避免与低版本及其他软件出现 兼容问题，高版本变量名一般仍控制在8位之内且尽量避免中文， 必要的中文说明可以放在Label栏中加以说明。
统计数据的收集与预处理
2.2 SPSS数据文件的建立
•定序尺度（Ordinal）
– 是对事物之间等级或顺序差别的一种测度。例如，考试成 绩（优、良、中、差）、人的身高等级（高、中、矮）、 学历等级（博士、硕士、学士）等。
•间隔尺度（Scale）
定距尺度（Interval），是对事物类别或次序之间 间距的测度。例如，100分制考试的成绩、重量、 温度等。
Stata v4-8 以记事本格式保存的数据文件
统计数据的收集与预处理
2.2 SPSS数据文件的建立
•2.2.4 从其他数据文件导入数据建立数据文件 •（1）直接打开
说明：
➢其中用的最多的是直接打开Excel的数据文件。 ➢在打开Excel格式的文件时，SPSS默认将Excel工作表中的全部数据 读到SPSS数据编辑窗口中，但也可指定仅读取工作表某个区域内的数 据。 ➢如果Excel工作表文件第一行或指定读取区域内的第一行上存储了变 量名信息，则应选择打开对话框上的复选框“从第一行数据中读取变量 名”，即以工作表第一行或指定读取区域内的第一行上的文字信息作为 SPSS的变量名；如果不选此项，SPSS的变量名将自动取名为V1、V2等。
统计数据的收集与预处理
2.2 SPSS数据文件的建立
•（1）数据的结构定义
➢变量类型
统计数据的收集与预处理

Data cleaning tasks Fill in missing values Identify outliers and smooth out noisy data Correct inconsistent data
Missing Data
Data is not always available E.g., many tuples have no recorded value for several attributes,
Chapter 3: Data Preprocessing
Why data preprocessing? Data cleaning Data integration and transformation Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
such as “customer income” in sales data Missing data may be due to equipment malfunction inconsistent with other recorded data and thus deleted data not entered due to misunderstanding certain data may not be considered important at the time of
Why data preprocessing? Data cleaning Data integrБайду номын сангаасtion and transformation Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary

Simple Discretization Methods: Binning
Equal-width (distance) partitioning: It divides the range into N intervals of equal size: uniform grid if A and B are the lowest and highest values of the attribute, the
such as “customer income” in sales data Missing data may be due to equipment malfunction inconsistent with other recorded data and thus deleted data not entered due to misunderstanding certain data may not be considered important at the time of
data sources, e.g., A.cust-id B.cust-# Detecting and resolving data value conflicts for the same real world entity, attribute values from different sources
are different possible reasons: different representations, different scales, e.g.,
metric vs. British units
* Partition into (equi-depth) bins: - Bin 1: 4, 8, 9, 15 - Bin 2: 21, 21, 24, 25 - Bin 3: 26, 28, 29, 34