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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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