数据挖掘中的数据预处理方法总结

1.原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。
2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。
3.数据挖掘中使用的数据的原则
应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性，这个选取过程应参考的原则是：尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；统一多数据源的属性值编码；去除惟一属性；去除重复性；去除可忽略字段；合理选择关联字段。
4.处理空缺值的方法：忽略该记录；去掉属性；手工填写空缺值；使用默认值；使用属性平均值；使用同类样本平均值；预测最可能的值。
5.噪声数据的处理方法：分箱；聚类；计算机和人工检查结合；回归
6.分箱：分箱方法是一种简单常用的预处理方法，通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”，实际上就是按照属性值划分的子区间，如果一个属性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据（某列属性值）按照一定的规则放进一些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术时，需要确定的两个主要问题就是：如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理。
分箱的方法：有4种：等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。
统一权重，也成等深分箱法，将数据集按记录行数分箱，每箱具有相同的记录数，每箱记录数称为箱子的深度。这是最简单的一种分箱方法。
统一区间，也称等宽分箱法，使数据集在整个属性值的区间上平均分布，即每个箱的区间范围是一个常量，称为箱子宽度。
用户自定义区间，用户可以根据需要自定义区间，当用户明确希望观察某些区间范围内的数据分布时，使用这种方法可以方便地帮助用户达到目的。
例：客户收入属性income排序后的值（人民币元）：800 1000 1200 1500  1500 1800 2000 2300 2500 2800 3000 3500 4000 4500 4800 5000，分箱的结果如下。
统一权重：设定权重（箱子深度）为4，分箱后
箱1：800 1000 1200 1500
箱2：1500 1800 2000 2300 
箱3：2500 2800 3000 3500
箱4：4000 4500 4800 5000   
统一区间：设定区间范围（箱子宽度）为1000元人民币，分箱后
箱1：800 1000 1200 1500 1500 1800
箱2：2000 2300 2500 2800 3000
箱3：3500 4000 4500
箱4：4800 5000 
用户自定义：如将客户收入划分为1000元以下、1000~2000、2000~3000、3000~4000和4000元以上几组，分箱后
箱1：800 
箱2：1000 1200 1500 1500 1800 2000 
箱3：2300 2500 2800 3000  
箱4：3500 4000 
箱5：4500 4800 5000 

7.数据平滑方法：按平均值平滑、按边界值平滑和按中值平滑。
⑴按平均值平滑 
对同一箱值中的数据求平均值，用平均值替代该箱子中的所有数据。 
⑵按边界值平滑 
用距离较小的边界值替代箱中每一数据。 
⑶按中值平滑 
取箱子的中值，用来替代箱子中的所有数据。 
8.聚类：将物理的或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类。
找出并清除那些落在簇之外的值（孤立点），这些孤立点被视为噪声。
9.回归；试图发现两个相关的变量之间的变化模式，通过使数据适合一个函数来平滑数据，即通过建立数学模型来预测下一个数值，包括线性回归和非线性回归。   
10.数据集成：将多文件或者多数据库中的异构数据进行合并，然后存放在一个一致的数据存储中。考虑以下几个问题： 1.模式匹配2.数据冗余3.数据值冲突 
11. 数据变换：1.平滑2.聚集3.数据概化4.规范化（1）最小-最大规范化（2）零-均值规范化（3）小数定标规范化5.属性构造
12.数据集成：将多文件或者多数据库中的异构数据进行合并，然后存放在一个一致的数据存储中。考虑以下几个问题： 1.模式匹配2.数据冗余3.数据值冲突 
13.数据归约：目的是为了获得比原始数据小的多的，但不破坏数据完整性的挖掘数据集，该数据集可以得到与原始数据相同的挖掘结果。 
数据归约的方法： 1.数据立方体聚集：把聚集的方法用于数据立方体。2.维归约：检测并删除不相关、弱相关或冗余属性。3.数据压缩：选择正确的编码压缩数据集。4.数值压缩：用较小的数据表示数据，或采用较短的数据单位，或者用数据模型代表数据。5.离散化和概念分层生成：使连续的数据离散化，用确定的有限个区段值代替原始值；概念分层是指用较高层次的概念替换低层次的概念，以此来减少取值个数。
14.数据立方体聚集 ：是数据的多维建模和表示，由维和事实组成。 
维归约：去掉不相关的属性，减少数据挖掘处理的数据量。 
属性子集选择的基本方法包括以下几种： 1.逐步向前选择2.逐步向后删除3.向前选择和向后删除结合4.判定树归纳5.基于统计分析的归约   
数据压缩：方法分为两类：无损压缩和有损压缩
数值归约常用的方法: 1.直方图2.聚类3.抽样：不放回简单随机抽样、放回简单随机抽样、聚类抽样和分层抽样4.线性回归5.非线性回归     
15.数据变换涉及以下几个方面：1.平滑2.聚集3.数据概化4.规范化（1）最小-最大规范化（2）零-均值规范化（3）小数定标规范化5.属性构造
*规范化：(1)最小—最大规范化。原取值区间 [old_min，old_max]，规范化后的新的取值区间[new_min，new_max]。
x’=  其中：x是属性的真实值，x’是规范化后的值。
例如：“客户背景数据”表中的客户月收入income属性的实际值范围为[12000，98000]，要把这个属性值规范到[0，1]，对属性值73600应用上述公式：
x’=(1.0-0)+0=0.716
根据精度要求保留小数（假设精度要求0.01），最终取值0.72就是属性值73600规范化后的值。
 (2)零—均值规范化（z—score规范化），是根据属性值的平均值和标准差进行规范化，即：
x’=   =  =    为所有样本属性值的平均值，为样本的标准差。当属性值范围未知的时候，可以使用此方法进行规范化。
    例：假设某属性的平均值和标准差分别为80、25，采用零－均值规范化66为：x’==-0.56
(3)小数定标规范化：通过移动属性A的小数点位置进行规范化 。
x’= 为满足式<1的最小整数。
例：假设某属性规范化前的取值范围为[-120，110]，采用小数定标规范化66。由于该属性的最大绝对值为120，则由<1可得出=3，因此，66规范化后为：x’==0.066