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由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来；（ ）与其它记录内容不一致而被删除；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
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。
临床科研设计数据挖掘研究设计数据挖掘研究基于数据分析方法角度的分类本质上属于观察性研究研究资料来源于日常诊疗工作资料应用的技术较传统研究更先进分析工具、理论模型与传统研究区别较大◆数据挖掘研究设计•基本概念•选择数据•处理数据•挖掘分析•结果解释◆Clementine 软件应用•基本操作•关联规则•决策树•类神经网络•聚类分析•判别分析数据挖掘的概念•数据挖掘——从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。
•数据挖掘——从数据中自动地抽取模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
•数据挖掘——利用已有的数据，数据收集过程不经过特意的科研设计，目的是发现规律，而不是验证假设。
数据挖掘研究的基本步骤第一步：选择数据•收集获取原始数据◆就是根据研究目的，进行需要被挖掘分析的原始数据采集。
◆评估数据的可获得性。
可以采用较小规模的数据对问题的可行性进行初步研究。
◆原始数据可能会分布于不同的信息系统中，需要对信息系统充分理解，并有相应的技术实现数据的导出。
◆原始数据的采集非常费时费力，通常在研究工作中占相当大的比重。
第二步：处理数据•数据预处理部分，把数据转换成比较容易被数据挖掘的格式及内容。
为什么需要预处理•数据–不完整–含观测噪声–不一致–包含其它不希望的成分•数据清理通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别删除孤立点，并解决不一致来清理数据。
•污染数据的普遍存在，使得在大型数据库中维护数据的正确性和一致性成为一个及其困难的任务。
污染数据形成的原因•滥用缩写词•数据输入错误•数据中的内嵌控制信息•不同的惯用语•重复记录•丢失值•拼写变化•不同的计量单位•过时的编码数据处理两种结构化技术•前结构化：在数据采集阶段即进行结构化设计、录入，数据分析阶段取到的数据都是规范的。
事前的工作量很大。
•后结构化：在数据录入阶段进行自由输入，分析时按照一定的规则进行语义分析和结构化处理。
第三步：挖掘分析运用工具和算法，进行数据挖掘分析，完成分类、关联、聚类、估计、预测等功能，发现数据中的规律。
挖掘数据的方法
1. 数据收集：首先需要明确数据需求，确定需要收集哪些数据。
可以从内部数据库、第三方数据提供商、公开数据集等多个渠道收集数据。
2. 数据预处理：在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换、特征选择等，以确保数据的质量和可用性。
3. 数据分析：使用统计分析、数据可视化、数据挖掘算法等方法对数据进行分析，发现数据中的模式、趋势、关系等。
4. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测等算法。
例如，可以使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行分类，使用 K 均值聚类、层次聚类等算法进行聚类，使用 Apriori 算法、FP-Growth 算法等进行关联规则挖掘，使用回归分析、时间序列预测等算法进行预测。
5. 模型评估与优化：使用交叉验证、混淆矩阵等方法对模型进行评估，选择最优的模型参数。
6. 结果可视化与解释：将分析结果通过图表、报告等形式进行可视化展示，并对结果进行解释和分析，以便更好地理解数据中的规律和趋势。
7. 部署与应用：将挖掘出的模型部署到实际应用中，如预测客户行为、优化营销策略、改进产品设计等。
需要注意的是，在数据挖掘过程中，需要确保数据的合法性、安全性和隐私保护。
同时，要根据实际问题选择合适的数据挖掘方法和技术，不断优化和改进模型，以提高数据分析的准确性和实用性。
这只是数据挖掘的一些基本方法，实际应用中可能会根据具体情况进行调整和扩展。
数据的预处理方法1.1数据预处理概述1.1.1数据预处理的目的由于人的错误、测量设备的限制或数据收集过程的漏洞等都可能导致各种问题，从而导致数据的值乃至整个数据对象都可能会丢失。
因此，为了高质量的数据挖掘结果，必须进行数据预处理。
数据预处理的目的是为信息处理过程提供干净、准确、简洁的数据，从而提高数据质量、信息处理率和准确性，使数据挖掘的过程更加有效，更加容易，同时也提高挖掘结果的质量。
数据预处理的对象主要是清理其中的噪声数据、空缺数据和不一致数据。
常用的数据预处理技术主要包括：数据清洗、相关分析和数据变换等。
1.1.2数据预处理的基本流程从对不同的源数据进行预处理的功能来分，数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本的功能。
在实际的数据预处理过程中，这4中功能不一定都用得到，而且他们的使用也没有先后顺序，某种预处理可能先后要多次进行。
1.2异常值检测及处理1.2.1基于图形的异常值检测比较常见并且直观表达异常值的图形是箱形图。
箱形图可以用来观察数据整体的分布情况，利用中位数、25/%分位数、75/%分位数、上边界、下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。
通过计算这些统计量，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常值，如下图1。
其中上下边界的计算公式如下：上边界= 上四分位数+（上四分位数-下四分位数）*1.5，下边界=下四分位数-（上四分位数-下四分位数）*1.5图1 箱形图此外，也有有基于分布的方法。
在上、下α分位点之外的值认为是异常值（如图2）。
图2 正态分布图1.2.2基于业务经验的异常值检测除了通过图形采用直观方法检测异常值以外，有时还可以结合相关业务知识判断某个或某些值是否异常。
比如某些污染物检测值已经超过了仪器检测的上限，或者一些指标值已经超出了可能的范围。
对于这些异常情况，并不需要借助大量样本构造图形，而只需要单个的数据本身就可以判断其是否异常。
常见的数据预处理方法在进行数据分析和机器学习任务之前，通常需要对原始数据进行预处理。
数据预处理是数据科学中至关重要的一步，它可以清洗、转换、归一化和合并数据，以便于分析和建模。
本文将介绍一些常见的数据预处理方法。
1. 数据清洗数据清洗是指处理数据中的缺失值、重复值、异常值和错误值。
常见的数据清洗方法包括：- 缺失值处理：可以通过删除包含缺失值的行或列，或者使用插补方法填充缺失值，如均值、中位数、众数填充或使用插值法填充。
- 重复值处理：可以通过删除重复的行或列来处理重复值。
- 异常值处理：可以通过识别和删除异常值，或者使用合理的替代值来处理异常值。
- 错误值处理：可以通过观察和识别错误值，并对其进行修正或删除。
2. 数据转换数据转换是指将原始数据转换成适合进行分析和建模的形式。
常见的数据转换方法包括：- 特征选择：可以通过使用特征选择算法选择最重要的特征，以减少数据的维度和复杂性。
- 特征缩放：可以通过将数据缩放到一个特定的范围，如[0,1]，或者通过标准化，使得数据的均值为0，标准差为1。
- 特征编码：可以将类别型数据转换为数值型数据，如使用独热编码或标签编码。
- 特征构造：可以通过基于现有特征生成新的特征，如多项式特征、交互特征等。
3. 数据归一化数据归一化是指将不同量纲的数据转换为统一的量纲。
常见的数据归一化方法包括：- 最小-最大归一化：将数据线性变换到[0,1]的范围内，可以使用以下公式进行归一化：x' = (x - min) / (max - min)。
- z-score归一化：将数据转换为具有均值为0，标准差为1的正态分布，可以使用以下公式进行归一化：x' = (x - mean) / std。
4. 数据合并数据合并是指将来自不同数据源的数据进行整合和合并。
常见的数据合并方法包括：- 横向合并：将具有相同行索引的数据按列方向进行合并。
- 纵向合并：将具有相同列索引的数据按行方向进行合并。
浅谈中医药信息数据的挖掘摘要：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘技术是对中医药海量数据进行智能分析的一个有效工具，关联规则、聚类、决策树、分类与回归、人工神经网络和支持向量机等数据挖掘方法在中医药新药开发、复方配伍规律、方症相应研究等领域中都得到了初步的应用并显示出独特的优越性，具有广阔的发展前景。
在实际应用中，可以根据数据特征和科研课题需要同时采用多种数据挖掘方法从不同角度加以研究。
中医药尚未被充分认识的丰富的科学内涵,已引起众多专家学者的关注,新的技术和方法不断引入中医药基础研究领域,如对中医证侯的现代科学基础、针刺镇痛原理和经络的研究以及中药复方作用机制的深入认识;中医药对特殊病、疑难杂症治疗的特殊疗效;活血化瘀中药治疗心脑血管病的重大疗效;中医药古典医籍的挖掘整理。
1、数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘是一个多步骤过程(它需要为数据挖掘算法访问和准备数据),包括挖掘数据、分析结果和采取行动。
数据挖掘的目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果[1]。
数据挖掘技术主要包括组合或关联、聚类、分类、估计、预测等等，这些方法在实际应用时各有自己的特色和适用条件，需要结合实际的研究目的和不同的变量类型而加以使用。
下面对近年来中医药领域常用的数据挖掘方法进行一些浅析。
数据挖掘的特点是从数据库中识别出有效的、新颖的、潜在有用的并且最终可理解的模式的非平凡过程。
因为和数据库密切相关,又称为数据库知识发现,具有以下特性:（1）有效性,是指发现的模式应用于新的数据时要具有一定的可信度;（2）新颖性,是指要求发现的模式应该是新的、用户未知的或未预料到的;（3）潜在有用性,是指发现的知识将来具有实际效用,如用户根据发现的知识进行商业决策可产生一定经济效益;¼最终可理解性,要求所发现的模式容易被用户理解.数据挖掘技术从一开始就是面向应用的,它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且要对数据进行统计、分析、综合和推理,以指导实际问题的求解,发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。
第1篇一、引言随着医疗信息技术的飞速发展，医学数据量呈爆炸式增长。
这些数据中蕴含着丰富的医疗知识，对于疾病诊断、治疗和预防具有重要意义。
数据挖掘作为一种从海量数据中提取有价值信息的技术，在医学领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过数据挖掘技术，探索医学数据中的潜在规律，为临床诊断和治疗提供有力支持。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据库：MySQL4. 数据挖掘工具：Scikit-learn、Pandas、NumPy三、实验准备1. 数据收集：从医院信息系统、医学数据库等渠道收集了包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等在内的医学数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作，确保数据质量。
3. 数据库构建：将预处理后的数据导入MySQL数据库，建立医学数据仓库。
四、实验内容本实验主要围绕以下三个方面展开：1. 疾病预测- 数据描述：选取某医院近三年内的住院病历数据，包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等。
- 模型选择：采用支持向量机（SVM）进行疾病预测。
- 实验结果：通过交叉验证，SVM模型的预测准确率达到85%。
2. 药物敏感性分析- 数据描述：选取某医院近三年内的肿瘤患者病历数据，包括患者基本信息、病史、治疗方案、药物使用情况等。
- 模型选择：采用随机森林（Random Forest）进行药物敏感性分析。
- 实验结果：通过交叉验证，随机森林模型的预测准确率达到80%。
3. 疾病关联分析- 数据描述：选取某医院近三年内的住院病历数据，包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等。
- 模型选择：采用关联规则挖掘算法（Apriori）进行疾病关联分析。
- 实验结果：挖掘出多种疾病之间的关联关系，如高血压与心脏病、糖尿病与肾病等。
五、实验步骤1. 数据预处理：对收集到的医学数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作。
2. 数据导入：将预处理后的数据导入MySQL数据库，建立医学数据仓库。
第29卷第6期2008年12月华 北 水 利 水 电 学 院 学 报Journa l of Nort h China Institut e of W ate r Conservancy and Hydroe l ec tric Powe rVol 129No 16Dec .2008收稿日期:2008-04-21基金项目:华北水利水电学院青年科研基金项目(HS QJ2005015);河南省高校新世纪优秀人才支持计划(2006HANCET -03);省社科联调研项目(SK L )作者简介彭高辉(—),男,河南新乡人,讲师,硕士,主要从事数据挖掘算法的设计及应用软件开发方面的研究文章编号:1002-5634(2008)06-0061-03数据挖掘中的数据预处理方法彭高辉,王志良(华北水利水电学院,河南郑州450011)摘 要:从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出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,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式.关键词:数据挖掘;数据预处理;数据分析中图分类号:TP311 文献标识码:A 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].对数据进行预处理,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.一般将数据预处理分为4个步骤.笔者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的噪声引入,且为后期的工作节约大量的时间和空间.整个预处理过程如图1所示.图1 数据预处理流程1 初始数据源的获取研究发现数据挖掘得到错误的结果,多半是由数据源的质量引起的.因此,原始数据的获取应从源头尽量减少错误和误差,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其代表的意义,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,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、最乏味的,但也是最重要的一步.该步骤可以有效地减少学习过程中可能出现相互矛盾的情况.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-2008-1041.:1978.箱技术,检测周围相应属性值进行局部数据平滑;②聚类技术,根据要求选择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.如文献[2]通过分析四川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.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、更改或删除或忽略.同时也可结合模糊数学的隶属函数寻找约束函数,根据前一段历史数据趋势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文献[3]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文献[]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.文献[5]讨论了在多种数据库中如何处理属性和元组的冗余并提出了较好的解决方法.文献[6]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.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.1991年美国国防部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.该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.表1 常见数据融合方法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,消除它们在时间、空间、属性及精度等特征表现方面的差异.这类方法虽然对原始数据都有一定的损害,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.表2 数据变换方法分类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常用的规范化方法有最小—最大规范化、Z—规范化(零—均值规范化)、小数定标规范化等文献[]提出了一个通用的数据变换维数消减26 华 北 水 利 水 电 学 院 学 报 2008年12月..4sco re.7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.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而定,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.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.数据归约的主要方法见表3[8].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、基于熵的离散化等文献[9]使用S AS 中称为Pr oc 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.文献[7]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.而对诸如粗糙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地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.目前该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,有待于以后加强研究.参 考 文 献[1]Han,M iche line Kamber .Da t a M ining:Concep ts and Tech 2niques[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.[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,2005,17(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.[9]Davi d W Ho s m er .App lied l ogistic regre ssion [M ].USA:W iley 2Interscience Publicati on,2000.Resea r ch on Da ta Pr epr oce ss i n Da ta M i n i ngPENG Gao 2hui,WANG Zhi 2liang(North China I nstitute of W ater Conserv ancy and Hydr oelectric Po wer,Zhengzhou 450011,China )Ab stra ct:B eginning from the i nitia l data s ource,data preproce ss routine technol ogical proce ss method is su mmed up,and at the same ti me ,it is put for ward tha t,ga ini ng s ource data should be a s a step of data p rep roce ss .Da t afusi on is brought int o data prep r ocess,and the da ta circulati on p rep rocess pattern is propo s ed;it is a fairly good reference patte rn for furthe r studies in data m ining,and p rovi des much y ,f K y ;;y 36第29卷第6期彭高辉等: 数据挖掘中的数据预处理方法 be tte r an al sis me th o d t o raise the data m ass and gav e an i m p or t an t gua ran tee to o reca sti n g th e resu lt m ass .e w or d s:da ta m i n in g da ta p rep rocess d ata ana l sis。
python医学数据挖掘_《临床医学大数据分析与挖掘——基于Python的机器学习与临床决。
python医学数据挖掘_《临床医学⼤数据分析与挖掘——基于Python的机器学习与临床决。
本书内容由浅⼤深，除了讲解机器学习原理、各种⼤法以外，特⼤是通过⼤量医疗领域的实例，讲解医疗数据的处理、分析，辅助医护⼤员临床诊断、临床决策。
使读者能够理解并处理临床诊疗数据、电⼤病历档案数据及影像数据等多源异构数据。
同时能在⼤定程度上解决⼤维稀疏、类别不平衡、特征选择、特征提取、数据融合等数据科学中的关键问题。
能够进⼤医疗图像、⼤本等数据的读取、预处理、可视化等操作。
能够解读算法的运⼤结果，掌握准确率、精确率、召回率、ROC等指标的基本含义。
例如：⼤分类算法对疾病进⼤分类，利⼤机器视觉算法⼤动提取和分析图像中的信息实现辅助诊断，以达到对疾病预测和分类、⼤药指导、疾病诊断等临床⼤的。
⼤这些都是⼤般的机器学习教材所没有的。
医疗⼤数据分析与挖掘是上海健康医学院“数据科学与⼤数据技术”专业的核⼤课，也是智能医疗器械专业群的专业限选课程，在此基础上，⼤向全校医护类、医技类、等⼤计算机类专业学⼤，将该课程作为“进阶层次”的专业限选课程，提升学⼤前沿信息意识、数据意识和领域创新能⼤，通过信息技术、数据分析技术与专业应⼤深度融合，具备解决医学领域实际问题的能⼤。
该课程是上海健康医学院的优质在线课程，校重点课程。
同时是上海⼤校⼤学计算机课程教学改⼤⼤项项⼤。
本教材是该课程的配套教材。
