机器学习小组知识点25：数据预处理之数据集成与数据变换（Data Integration and Transformation）

数据集成

数据集成

将多个数据源中的数据整合到一个一个一致的存储中

模式集成

整合不同数据源中的元数据

实体识别问题：匹配来自不同数据源的现实世界的实体

检测并解决数据值的冲突

对现实世界中的同一实体，来自不同数据源的属性值是不同的

可能的原因：不同的数据表示，不同的度量等

上述在我看来等于废话……

处理数据集成中的冗余数据

集成多个数据库时，经常会出现冗余数据

同一属性在不同的数据库中会有不同的字段名

一个属性可以由另外一个表导出

有些冗余可以被相关分析检测(Pearson product coefficient)

rA,B=ΣNi=1(Ai−A¯)(Bi−B¯)(N−1)σAσB=ΣNi=1(AiBi)−NA¯B¯NσAσB

其中A¯为均值，σ为标准差

值得注意的是上式取值区间为[-1,1]，绝对值越大代表（正负）相关性越强

仔细将多个数据源中的数据集成起来，能够减少或避免数据中的冗余与不一致性，从而提高数据挖掘的速度和质量

数据变换

平滑：去除数据中的噪声（分箱、聚类、回归）

聚集：汇总，数据立方体的构建。例如聚集日销售数据，计算月和年销售量。通常这一步用来为多力度数据分析构造数据立方体

数据泛化：沿概念分层向上汇报，例如街道可以泛化为更高层的概念如城市和国家；数值属性如年龄可以泛化到较高层概念如青年、中年和老年

规范化： 将数据按比例缩放，是指落入一个小的特定区间

最小最大规范化

z-score规范化

小数定标规范化

属性构造（特征构造）

通过现有属性构造新的属性，并添加到属性集中；以增加对高维数据的结构理解和精确度

数据规范花

最小最大规范化—–rescale

v′=v−minAmaxA−minA(new_maxA−new_minA)+new_minA

z-score规范化（零均值规范化，标准差标准化）

v′=v−meanAσA

小数定标规范化

v′=v10j

其中，j是使得max(∥v′∥)<1的最小整数

数据规范化的python代码

#-*- coding: utf-8 -*-
#数据规范化
import pandas as pd
import numpy as np
datafile = '../data/normalization_data.xls' #参数初始化
data = pd.read_excel(datafile, header = None) #读取数据,矩阵
print (data - data.min())/(data.max() - data.min())*(data_new.max()-data_new.min())+data_new.min() #最小-最大规范化，按列出路
print (data - data.mean())/data.std() #零-均值规范化
print data/10*np.ceil(np.log10(data.abs().max())) #小数定标规范化

更多实例分析详见此链接