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数据挖掘中数据预处理方法研究一、引言数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
然而，在进行数据挖掘之前，数据预处理是必不可少的步骤。
数据预处理的目的是清洗、集成、转换和规范化数据，以便为后续的数据挖掘任务提供高质量的数据。
本文将研究数据挖掘中常用的数据预处理方法，并探讨其优缺点及适用场景。
二、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除数据中的噪声、缺失值、异常值和重复值等。
在数据清洗过程中，可以采用以下方法：1. 噪声处理：噪声是指数据中的不相关、随机的干扰信息。
常用的噪声处理方法包括平滑、聚类和离群点检测等。
2. 缺失值处理：缺失值是指数据中的某些属性缺失的情况。
常用的缺失值处理方法包括删除缺失值、插补缺失值和使用默认值等。
3. 异常值处理：异常值是指数据中的与其他观测值明显不同的值。
常用的异常值处理方法包括删除异常值、修正异常值和替换异常值等。
4. 重复值处理：重复值是指数据中的重复观测值。
常用的重复值处理方法包括删除重复值和合并重复值等。
三、数据集成数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致且完整的数据集的过程。
在数据集成过程中，可以采用以下方法：1. 实体识别：实体识别是将不同数据源中的相同实体进行识别和匹配的过程。
常用的实体识别方法包括基于规则、基于相似度和基于机器学习的方法等。
2. 属性冲突解决：属性冲突是指不同数据源中的同一属性可能存在不一致的情况。
常用的属性冲突解决方法包括选择最小、选择最大、选择平均值和选择最频繁值等。
3. 数据冗余处理：数据冗余是指在数据集成过程中可能出现的重复数据。
常用的数据冗余处理方法包括删除冗余数据和合并冗余数据等。
四、数据转换数据转换是将数据从一个表示形式转换为另一个表示形式的过程。
在数据转换过程中，可以采用以下方法：1. 数据平滑：数据平滑是指通过平滑技术减少数据中的波动和噪声。
常用的数据平滑方法包括移动平均、指数平滑和Loess平滑等。
数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术，通过对实际数据集的处理，提高数据质量，为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。
二、实验背景在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增加，而原始数据往往存在着各种问题，如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。
这些问题如果不加以处理，将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。
因此，数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。
三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集，该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录，包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。
四、数据预处理技术（一）数据清洗1、处理缺失值首先，对数据集中的缺失值进行了识别和分析。
通过观察发现，“客户信息”字段存在部分缺失。
对于这些缺失值，采用了两种处理方法：一是如果缺失比例较小（小于5%），直接删除含有缺失值的记录；二是如果缺失比例较大，采用均值填充的方法进行补充。
2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。
通过对销售数量和销售价格的观察，发现了一些明显不合理的数值，如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。
对于这些噪声数据，采用了基于统计的方法进行识别和处理，将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。
（二）数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源，存在着重复和不一致的问题。
在本次实验中，对“销售数据”进行了集成处理，通过对关键字段（如产品名称、销售日期）的比较和合并，消除了重复的记录，并确保了数据的一致性。
（三）数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响，对销售数量和销售价格进行了标准化处理，使其具有可比性。
2、数据离散化对于连续型的数据字段，如销售价格，采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据，以便于后续的数据挖掘算法处理。
数据挖掘中数据预处理的研究数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，它涉及到数据收集、清洗、转换和集成等一系列的方法和技术。
数据预处理的目的是为了减少数据中的噪声和冗余，提高数据的质量，从而提高数据挖掘结果的准确性和可信度。
本文将系统地介绍数据预处理的研究内容，包括数据清洗、数据转换和数据集成。
数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是从原始数据中去除错误和不完整的数据。
数据清洗的方法包括缺失数据处理、重复数据处理和噪声数据处理。
缺失数据处理是指对缺失值进行填补或删除。
常用的方法有均值填补、中位数填补和最近邻填补等。
重复数据处理是指在数据集中找到重复的数据，并根据业务需求决定是否删除。
噪声数据处理是指对异常值进行处理，可以通过设定阈值、使用离群值检测方法或者使用概率分布对异常值进行识别和处理。
数据转换是数据预处理的第二步，其目的是将原始数据转换为适合挖掘的形式。
数据转换的方法包括数据规范化、属性构造和数据离散化等。
数据规范化是指将数据的属性值映射到特定区间范围内，常用的方法有线性映射、对数映射、指数映射等。
属性构造是指通过组合、抽取或计算等方式构造新的属性，来丰富数据集的特征。
数据离散化是指将连续属性的取值划分为有限数量的离散区间，常用的方法有等宽离散化、等频离散化和基于聚类的离散化等。
除了上述三个主要步骤，数据预处理还包括异常检测、特征选择和样本选择等方面的研究。
异常检测是指在数据集中检测并识别异常值，可以通过统计方法、聚类方法或者机器学习方法来实现。
特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和区分性的属性，可以通过过滤、包装或嵌入等方法进行选择。
样本选择是指在数据集中选择最具有代表性的样本，可以通过重采样、欠采样或过采样等方法实现。
总之，数据预处理是数据挖掘中不可缺少的一步，它对挖掘结果的准确性和可信度起着重要的影响。
数据预处理的研究内容包括数据清洗、数据转换、数据集成以及异常检测、特征选择和样本选择等方面的方法和技术。
数据挖掘中数据预处理方法研究数据挖掘是一种从大规模数据集中自动发现模式、关联、异常或其他有用信息的过程。
而数据预处理是数据挖掘的重要步骤之一，其目的是通过清洗、集成、转换和规范化等操作，将原始数据转化为适合数据挖掘算法处理的形式。
本文将探讨数据挖掘中常用的数据预处理方法，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规范化。
一、数据清洗数据清洗是指处理数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。
常见的数据清洗方法包括以下几种：1. 缺失值处理：处理数据中的缺失值，常见的方法有删除包含缺失值的样本、使用均值或中位数填充缺失值、使用回归模型预测缺失值等。
2. 异常值处理：处理数据中的异常值，常见的方法有删除异常值、使用均值或中位数替代异常值、使用插值法估计异常值等。
3. 噪声处理：处理数据中的噪声，常见的方法有平滑处理、滤波处理等。
4. 数据去重：处理数据中的重复记录，常见的方法有基于属性的去重、基于相似度的去重等。
二、数据集成数据集成是指将多个数据源中的数据合并成一个一致的数据集。
常见的数据集成方法包括以下几种：1. 实体识别：识别多个数据源中的相同实体，常见的方法有基于规则的实体识别、基于相似度的实体识别等。
2. 属性冗余处理：处理不同数据源中的属性冗余问题，常见的方法有属性选择、属性合并等。
3. 数据转换：将不同数据源中的数据转换为相同的格式和单位，常见的方法有数据类型转换、单位转换等。
三、数据转换数据转换是指将原始数据转换为适合数据挖掘算法处理的形式。
常见的数据转换方法包括以下几种：1. 特征选择：选择对数据挖掘任务有用的特征，常见的方法有过滤式特征选择、包裹式特征选择、嵌入式特征选择等。
2. 特征构造：通过组合、变换原始特征构造新的特征，常见的方法有多项式特征构造、离散化特征构造等。
3. 数据规约：减少数据集的规模，常见的方法有主成分分析、奇异值分解等。
四、数据规范化数据规范化是指将数据转换为统一的度量标准，以消除不同属性之间的量纲和取值范围差异。
数据挖掘中的数据预处理方法数据挖掘作为一门重要的技术，旨在从大量数据中发现隐藏的模式和规律，为决策和预测提供支持。
然而，在进行数据挖掘之前，必须对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
本文将探讨数据挖掘中常用的数据预处理方法。
一、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是处理和纠正数据中的错误、缺失、重复和异常值。
错误数据可能是由于数据输入错误或传输错误导致的，而缺失数据可能是由于系统故障或数据采集过程中的问题引起的。
数据清洗的主要方法包括删除重复值、填补缺失值和修正错误值。
删除重复值是通过识别和删除数据集中的重复记录来实现的。
重复记录可能会导致数据分析结果的偏差，因此需要在进行数据挖掘之前将其删除。
填补缺失值是通过使用插值方法或基于规则的方法来填补数据集中的缺失值。
插值方法可以通过使用相邻数据的平均值或回归模型来预测缺失值。
而基于规则的方法可以根据数据的特征和属性，使用特定规则来填补缺失值。
修正错误值是通过识别和纠正数据集中的错误值来实现的。
错误值可能是由于数据输入错误或传输错误导致的，因此需要进行数据清洗来修正这些错误值。
二、数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据整合到一个一致的数据集中的过程。
在数据挖掘中，通常需要从多个数据源中收集数据进行分析。
数据集成的主要方法包括数据合并和数据冗余消除。
数据合并是将来自不同数据源的数据合并到一个数据集中的过程。
在数据合并过程中，需要确保数据的一致性和完整性。
为了实现数据合并，需要对数据进行标准化和转换，以确保数据的一致性。
数据冗余消除是通过识别和删除数据集中的冗余记录来实现的。
冗余记录可能会导致数据分析结果的偏差，因此需要在进行数据挖掘之前将其删除。
三、数据变换数据变换是将原始数据转化为适合进行数据挖掘的形式的过程。
数据变换的主要方法包括数据规范化、数据离散化和数据聚集。
数据规范化是将数据转化为特定范围内的值的过程。
数据规范化可以通过线性变换或非线性变换来实现。
数据挖掘中数据预处理方法研究作者：王爽来源：《新生代·下半月》2018年第08期【摘要】：数据的预处理是对数据分析与挖掘一个非常重要的数据准备工作。
本文中针对数据处理的过程中的清洗、集成、变换、和归约进行总结。
通过各种预处理方法，使数据更精准，更可靠。
在这些更精准，更可靠的数据中进行数据挖掘。
可以大大提高数据挖掘的准确性与有效性。
【关键词】：大数据预处理数据挖掘引言数据挖掘把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持服务。
大数据的出现在为人们提供研究样本的同时，又由于数据质量的参差不齐，为数据挖掘带来了一定阻碍。
以致于，数据挖掘之前的数据预处理显得尤为重要。
目前对数据挖掘的研究主要集中于挖掘技术、挖掘算法、挖掘语言等。
而事实上数据挖掘对所处理的数据有严格的质量要求.在数据挖掘过程中数据预处理至关重要.根据统计，在一个完整的数据挖掘过程中，数据预处理要花费60%左右的时间，而后的挖掘工作仅总工作量的10%左右。
数据预处理主要包括数据清理、集成、转换和归纳。
数据清理是处理数据中的遗漏和清洗脏数据。
数据集成将多数据源中的数据进行合并处理，解决语义模糊性并整合成一致的数据存储。
数据归约将辨别出需要挖掘的数据集合，缩小处理范围。
1数据清洗1.1缺失值处理因为无法获取或遗漏等原因造成某属性值不存在，会导致在建模时丢失有用信息，空值数据也会使建模过程造成不可靠的输出。
缺失值处理的有三种方法：直接使用含有缺失值的特征；删除含有缺失值的特征，该方法在包含缺失值的属性含有大量缺失值而仅仅包含极少量有效值时是有效的；缺失值补全。
常见的缺失值补全方法包括均值插补、同类均值插补、建模预测、高维映射、多重插补、极大似然估计、压缩感知和矩阵补全。
目前最常用的方法是使用最可能的值填充缺失值，比如可以用回归、贝叶斯形式化方法工具或判定树归纳等确定缺失值。
这类方法依靠现有的数据信息来推测缺失值，使缺失值有更大的机会保持与其他属性之间的联系。
数据挖掘中的数据预处理方法研究*摘要：从初始数据源出发，强调了要结合专业知识来进行初始数据的获取，总结了目前数据预处理的常规流程方法，同时认为应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤，并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中，提出了数据的循环预处理模式。
为数据挖掘的进一步研究提供了较好的参考模式，对数据质量的提高提供了更好的分析方法，对预测结果的质量起到了重要保证。
关键词：数据挖掘；数据预处理；数据分析中图法分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：Research on Data Preprocess in Data Mining(College of Mathematics and Informathion Science,North China Institute of Water Conservancy andHydroelectric Power,Zhengzhou 450011,China,)Abstract:Begin from the initial data source ,emphasized gaining initial data needing to compose combining with professional knowledge, and summed up data preprocess routine technological process method,and at the same time, gaining source data should be as a step of data preprocess.Have brought datafusion into data preprocess and bring forward the data circulation preprocess pattern.provided a fairly good reference pattern for further studies in data mining, and provided much better analysis method to raise the data mass, and gave an important guarantee to forecasting the result mass. Key words:Data Mining;Data Preprocess;Data Analysis2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，新西兰怀卡托大学的Weka系统荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑。
统计发现在整个数据挖掘过程中，数据预处理要花费60％左右的时间，而后的挖掘工作仅占总工作量的10％左右[1] 。
经过预处理的数据，不但可以节约大量的空间和时间，而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。
一般的，数据预处理分为4个步骤，本文把对初始数据源的选择作为数据预处理过程中的一个步骤，即共分为5个步骤。
因为，如果在数据获得初期就有一定的指导，则可以减少数据获取的盲目性以及不必要噪声的引入且对后期的工作也可节约大量的时间和空间。
整个预处理过程见图1。
1 初始源数据的获取研究发现，通过对挖掘的错误结果去寻找原因,多半是由数据源的质量引起的。
因此，原始数据的获取，从源头尽量减少错误和误差，尤其是减少人为误差，尤为重要。
首先应了解任务所涉及到的原始数据的属性和数据结构及所代表的意义，确定所需要的数据项和数据提取原则，使用合适的手段和严格的操作规范来完成相关数据的获取，由于这一步骤涉及较多相关专业知识，可以结合专家和用户论证的方式尽量获取有较高含金量（预测能力）的变量因子。
获取过程中若涉及到多源数据的抽取，由于运行的软硬件平台不同，对这些异质异构数据库要注意数据源的连接和数据格式的转换。
若涉及到数据的保密，则在处理时应多注意此类相关数据的操作且对相关数据作备注说明以备查用。
2 数据清理数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味，但也是最重要的步骤。
该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。
初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理：1）含噪声数据。
处理此类数据，目前最广泛的是应用数据平滑技术。
1999年，Pyle 系统归纳了利用数据平滑技术处理噪声数据的方法，主要有：① 分箱技术，检测周围相应属性值进行局部数据平滑。
②利用聚类技术，根据要求选择包括模糊聚类分析或灰色聚类分析技术检测孤立点数据，并进行修正，还可结合使用灰色数学或粗糙集等数学方法进行相应检测。
③利用回归函数或时间序列分析的方法进行修正。
④计算机和人工相结合的方式等。
对此类数据，尤其对于孤立点或异常数据，是不可以随便以删除方式进行处理的。
如刘俊思等通过分析木里县地区弯隆体中锰铁铝榴石带在内核通化组不同层位中呈零星孤立点状或不规则带状产出，表明深部存在不规则热隆，推测出隐伏岩体的存在[2]。
因此，对于孤立点应先进入数据库，而不进行任何处理。
当然，如果结合专业知识分析，确信无用则可进行删除处理。
2）错误数据。
对有些带有错误的数据元组，结合数据所反映的实际问题进行分析进行更改或删除或忽略。
同时也可以结合模糊数学的隶属函数寻找约束函数，根据前一段历史趋势数据对当前数据进行修正。
3）缺失数据。
①若数据属于时间局部性的缺失，则可采用近阶段数据的线性插值法进行补缺；若时间段较长，则应该采用该时间段的历史数据恢复丢失数据。
若属于数据的空间缺损则用其周围数据点的信息来代替，且对相关数据作备注说明，以备查用。
②使用一个全局常量或属性的平均值填充空缺值。
③使用回归的方法或使用基于推导的贝叶斯方法或判定树等来对数据的部分属性进行修复④忽略元组。
4）冗余数据。
包括属性冗余和属性数据的冗余。
若通过因子分析或经验等方法确信部分属性的相关数据足以对信息进行挖掘和决策，可通过用相关数学方法找出具有最大影响属性因子的属性数据即可，其余属性则可删除。
若某属性的部分数据足以反映该问题的信息，则其余的可删除。
若经过分析，这部分冗余数据可能还有他用则先保留并作备注说明。
3 数据集成和数据融合3.1数据集成数据集成是一种将多个数据源中的数据（数据库、数据立方体或一般文件）结合起来存放到一个一致的数据存储(如数据仓库)中的一种技术和过程。
由于不同学科方面的数据集成涉及到不同的理论依据和规则，因此，数据集成可以说是数据预处理中比较困难的一个步骤。
池天河等在重大自然灾害集成项目中利用对多种地学数据及非地学数据的集成取得了较好的预测结果[3]。
李军等在基于地学知识和地理信息系统的相关功能对地学数据进行集成，构建了相关概念模型,并对地学数据集成过程中涉及到的问题进行了说明。
[4]章建国等讨论了在多种数据库中如何处理属性和元组的冗余也提出了较好的解决方法[5]。
邹逸江等对地图学中常见的3种类型数据的集成和检索进行了详细阐述[6]。
可见此部分应更多地结合数据所涉及到的专业问题的特点来分析，需要特殊处理对策，不可一概而论。
3.2数据融合美国学者最早提出“数据融合”一词（又称信息融合），并于20世纪80年代建立其技术。
美国国防部(1991)成功地把数据融合技术应用于军事。
但到目前为止，数据融合尚未有一个统一的定义。
本文所讲的融合仅限于数据层的数据融合，即把数据融合的思想引入到数据预处理的过程中，加入数据的智能化合成，产生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的数据进行估计和判断，然后存入到数据仓库或数据挖掘模块中。
常见的数据融合方法见表1：4 数据变换数据变换是采用线性或非线性的数学变换方法将多维数据压缩成较少维数的数据，消除它们在空间、属性、时间及精度等特征表现的差异。
这类方法虽然对原始数据通常都是有损的，但其结果往往具有更大的实用性。
常见数据变换方法见表2。
常用的规范化方法有最小—最大规范化、Z—score规范化（零—均值规范化）、小数定标规范化等。
吴新玲等提出了一个通用的数据变换维数消减模型,给出了应用主成分分析方法计算模型中的数据变换矩阵的方法,应用实例表明,通过数据变换可用相当少的变量来捕获原始数据的最大变化[7]。
具体采用哪种变换方法应根据涉及的相关数据的属性特点，根据研究目的可把定性问题定量化，也可把定量问题定性化进行数据的操作变换。
数据融合方法分类 具体方法静态的融合方法 贝叶斯估值，加权最小平方等动态的融合方法 递归加权最小平方，卡尔曼滤波、小波变换的分布式滤波等。
基于统计的融合方法 有马尔可夫随机场、最大似然法、贝叶斯估值等。
信息论算法 聚集分析、自适应神经网络、表决逻辑、信息熵等模糊集理论/灰色理论 灰色关联分析、灰色聚类等数据变换方法分类 作用数据平滑 去噪，将连续数据离散化，增加粒度数据聚集 对数据进行汇总数据概化 减少数据复杂度，用高层概念替换数据规范化 使数据按比例缩放，落入特定区域属性构造 构造出新的属性表1.常见数据融合方法表表2.数据变换方法分类5 数据归约数据经过去噪处理后，需根据相关要求对数据的属性进行相应处理。
数据规约就是在减少数据存储空间的同时尽可能保证数据的完整性，获得比原始数据小得多的数据，并将数据以合乎要求的方式表示。
数据归约方法主要有以下几种，见表3[8].Hosmer使用SAS中称为Proc Logistic的过程对每个变量进行单变量的逻辑回归达到压缩数据的目的[9]。
吴新玲等通过对高维数据集合的研究，提出了两类维数消减方法：其中一种是从有关变量中消除无关、弱相关或冗余的维,寻找一个变量子集来构建模型,即子集选择法[7]。
而对诸如rough集这种无法处理连续属性值的数据挖掘方法，需对数据中包含的连续属性取值进行离散化，可利用概念层次树，将数据泛化到更高的层次，从而可以帮助有效减少学习过程所涉及的输入、输出操作。
6 结语在数据预处理的实际应用过程中，上述步骤有时并不是完全分开的。
另外，应该针对具体所要研究的问题通过详细分析后再进行预处理方法的选择，整个预处理过程要尽量人机结合，尤其要注重和客户以及专家多多交流。
预处理后，若挖掘结果显示和实际差异较大，在排除源数据的问题后则有必要需要考虑数据的二次预处理，以修正初次数据预处理中引入的误差或方法的不当，若二次挖掘结果仍然异常则需要另行斟酌。
目前本模式已成功应用于水文数据的预处理，并达到了较好的预测效果，另外，对于动态数据，即数据流问题，它和普通数据的预处理有何区别以及如何更好地进行预处理，是笔者目前正在研究的另一问题。
表3. 常见数据规约方法数据规约方法分类 具体方法数据立方体聚集 数据立方体聚集等维规约 属性子集选择方法等数据压缩 小波变换、主成分分析、分形技术等数值压缩 回归、直方图、聚类等离散化和概念分层 分箱技术、直方图、基于熵的离散化等参考文献：[1]Han，Micheline Kamber．Data Mining：Concepts and Techni-ques[M]．USA:Morgan Kaufmann Publishers，2001.[2]刘俊思，阐泽忠,秦华中等, 四川木里长枪弯隆石英流体包裹体特征及其地质意义[J]. 四川地质学报2005,25(4):201-202.[3]池天河．重大自然灾害遥感监测与评估集成系统 [M]．北京：中国科学技术出版社，1995年.[4]李军，庄大方，地学数据集成的理论基础与集成体系[J].地理科学进展,2001,20(2):137-145.[5]章建国， 施敏，利用高分子结构对数据集成的研究[J]. 石家庄职业技术学院学报2005,l7(2):45-50.[6]邹逸江，吴金华，空间数据仓库的结构设计[J].长安大学学报(地球科学版)2003,25(1):66-69.[7]吴新玲,毋国庆，基于数据变换的维数消减方法[J].武汉大学学报(理学版)，2006，52(1):73-76.[8]安淑芝.数据仓库与数据挖掘[M]．北京：清华大学出版社，2005年.[9]David W. Hosmer. Applied logistic regression[M].USA: Wiley-Interscience Publication,2000.。
