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文档简介
数据挖掘与知识发现(复杂数据对象的数据挖掘与知识发现),4 数 据 挖掘的预处理,数据挖掘的困难所在,Noise Skewed distribution Missing values (incomplete info) Scalability High dimensionality Bias in data .,预处理在知识发现中所占份量,预处理,各种不同的数据源和数据对象 数据的选择、集成与整合,对问题进行限定 数据库中的数据具有噪声、缺值、不易至 数据的去噪和规范化问题,提高挖掘精度 数据的变换 规范化、映射到不同的空间,提高挖掘效率 数据的规约 取出冗余、属性聚类来压缩数据 数据的预处理是KDD,从以上讨论可以看出,利用语言场理论对连续属性进行离散化,该方法简单,计算时间短,可以根据专家(用户)的意愿来划分连续属性,从而用自然语言来描述最后得到的规则,使之更为用户所理解,因此比较实用,其不足之处是受人为因素的影响。,离散化的问题,离散化方法的一个先天不足是可能降低发现的知识的精确度,因此离散化过程如同其他的汇总小结过程一样,可能会导致某些相关的详细信息的丢失。另外,离散化方法对挖掘出的知识的质量的影响如何,仍是一个有待研究的课题。 离散化方法即改变连续属性为离散值。属性进行离散化的思想是输入一个(整数的或连续值的)属性值输出一个有序区间,因此整个输入
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