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数据挖掘中的数据预处理方法
数据挖掘是一项重要的技术，主要是采用各种算法从大量数据中提取出有用的信息。然而，进行数据挖掘前必须经过数据预处理。数据预处理是一系列步骤，目的在于准备并清晰的数据集，从而使得更好的进行数据挖掘。本文将介绍数据挖掘中的数据预处理方法。
1.数据收集
采集数据是数据挖掘的第一个步骤，它需要从多种来源收集数据，包括数据库、网站、实验室、开放数据等。在数据挖掘之前，应肯定数据的来源是否真实可靠，以及数据是否符合研究对象的特点。同时，还需清晰数据所包含的字段、记录数量、数据类型、数据质量等信息，以便于后续处理和分析。
2.数据清洗
数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的在于将原始数据中的噪声、缺失值、异常值等无效或干扰性的数据进行清除，以提高后续挖掘效果。数据清洗主要包括以下方面：
(1)噪声舍去：原始数据中某些数据由于人为造成的误差或者实验测量的误差而存在，这些数据不具备任何意义和价值，必须予以去除。
(2)缺失值处理：由于数据收集过程中或者存储过程中可能会出现数据缺失的情况，处理方式主要有：1）删除缺失数据；2）插入缺失值；3）替换缺失值。
(3)异常值处理：异常值是指在数据集中与其他数据明显不同的数据。通常采用z-score或3-sigma法来检测并删除异常值。
3.数据变换
数据变换主要包括对数据进行选择、采样、转换等操作，以提高挖掘效果。
(1)数据选择：即从全量数据中选取子集数据进行处理，以便于对选定子数据进行更精确的数据挖掘。选择数据的方法主要有随机选择、分层选择、过滤选择等。
(2)数据采样：为了降低数据挖掘过程中处理时间和成本，常采取随机抽样的方法，即从数据集中随机抽取小样本数据进行挖掘分析。
(3)数据转换：数据转换主要通过对数值型、名义型、序列型等数据进行相应的处理，将数据转换为经过标准化、归一化等方式数据统一格式的方式。其中，标准化可以消除数据中不必要的线性关系，归一化可以把数据缩放到一个范围内，以便于处理。
4.数据归约
数据归约是数据预处理的最后一步，它的目地在于将原始数据压缩，保证减少冗余信息，同时保留数据的重要属性和特征。数据归约方式主要有下面两种：
(1)属性选择：在一个数据集中保留最重要的属性并忽略其他属性，以达到预期的数据归约目的。
(2)数值简化：数值简化即压缩数据集中相似的数值，例如使用聚类算法将某些数据替换成代表它们的中心点。
综上所述，数据预处理是数据挖掘流程中不可忽视的重要步骤。通过采用合适的方法和技巧，我们可以清晰并准备数据，从而提高数据挖掘效率和结果准确性。