数据挖掘中,如何处理多值的属性?

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数据挖掘中基本概念--数据类型的属性与度量

当我们在学习数据挖掘算法或者机器学习算法时,我们都会发现某些算法只能应用于特定的数据类型,所以在学习数据挖掘算法或者机器学习算法前我们需要对数据类型的属性度量有一个很清晰的了解,如果在数据类型这一步就...

数据挖掘中的 分析定性描述

挖掘数据包含许多的属性(维),就需要进行分析定性描述挖掘:先消除无关和弱相关属性再进行泛化处理。   1.从数据库或文本获得数据,包括:要分析的数据与要对比的数据。   2.根据阀数据中属性进行...

数据挖掘之关联分析四(连续属性处理

处理连续属性挖掘连续属性可能揭示数据的内在联系,包含连续属性的关联规则通常称作量化关联规则(quantitative association rule)。主要讨论三种对连续数据进行关联分析的方法 1. 基于离散化的方法 2. 基于...

美的大数据挖掘笔试总结

美的大数据挖掘: 20...我做完后发现一下挺好的资料,发现最近做的很关于数据挖掘的题在这里都能找到类似的,堪称数据挖掘题库,贴过来学习一下~   数据挖掘题库 一、异常是指什么?请列举1种识别连续型...

数据挖掘150道试题总结

1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价...

数据挖掘-处理缺失

注意上图缺失:在左侧的情况下,没有处理缺失, 男性打板球的机会高于女性。 另一方面,如果看看第二个表,其中显示了处理缺失后的数据(基于性别),我们可以看到女性与男性相比有较高的打板球的机会。为...

数据挖掘之缺失值处理

对于数据挖掘和分析人员来说,数据准备(Data Preparation,包括数据的抽取、清洗、转换和集成)常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程,数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失和特殊...

数据挖掘:数据清洗——缺失值处理

数据挖掘:数据预处理——缺失值处理 一、什么是缺失 缺失是指粗糙数据由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性是不完全的。 而在数据处理的过程,缺失...

数据挖掘中常见的数据处理技巧

“抽样”对于数据分析和挖掘来说是一种常见的前期数据处理技术和手段,主要原因是如果数据全集的规模太大,针对数据全集进行分析计算不但会消耗更的运算资源,还会显著增加运算分析的时间,甚至太大的数据量在数据...

数据挖掘中针对缺失处理

机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒...

数据挖掘中的异常分析

数据挖掘中异常分析是保证数据质量的前提,它在数据处理的阶段是数据探索阶段,总之,找出数据的异常,有利于我们最终得出的模型的稳定性。异常分析主要有三种方法:1.简单的统计量分析: 我们可以先对采集到...

数据挖掘中基本概念--数据类型的属性与度量

数据挖掘中基本概念--数据类型的属性与度量 讨论一些与数据相关的问题,它们对于数据挖掘的成败至关重要。

数据挖掘:数据清洗——数据噪声处理

数据挖掘:数据预处理——数据噪声处理 一、什么是数据噪声? 数据噪声(Noise):数据集中的干扰数据(对场景描述不准确的数据),即测量变量的随机误差或方差。 二、噪声数据与离群点的区别 观测量(Measurement) ...

数据挖掘中的数据预处理方法总结

应该是从原始数据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。...

数据挖掘的最关键环节 | 数据预处理之特征选择、异常值处理、特征构造

异常产生的原因 数据输入错误 测量误差 实验误差 故意异常 数据处理错误 抽样错误 异常检测的方法 可视化:画箱线图、散点图 任何超出四分位差的范围 使用封顶法,任何超出5%或95%的任何都被认为...

数据分析的缺失值处理

没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据缺失是数据分析经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据,往往缺失数据占有相当的比重。这时如果...

数据分析的缺失值处理

没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据缺失是数据分析经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据,往往缺失数据占有相当的比重。这时如果...

数据挖掘(数据处理基础)

数据数据类型:数据是数据库存储的基本对象,狭义的数据

数据分析的缺失值处理

转载于:https://blog.csdn.net/a8131357leo/article/details/79495322 对缺失处理要具体问题具体分析,为什么要具体问题具体分析呢?因为属性缺失有时并不意味着数据缺失,缺失本身是包含信息的,...

Weka数据挖掘——选择属性

Weka数据挖掘——选择属性。 选择属性属性选择是通过搜索数据所有可能的属性组合,以找到预测效果最好的属性子集。手工选择属性既繁琐又容易出错,为了帮助用户事项选择属性自动化。Weka提供了选择属性面板。要...

数据挖掘如何分箱以及如何对每个箱子的数据进行平滑处理

数据平滑方法:有3种按平均平滑、按边界平滑和按中值平滑。 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...

数据分析的缺失值处理

没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据缺失是数据分析经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据,往往缺失数据占有相当的比重。这时如果...

多值属性关联规则如何变成布尔型的进行挖掘?

多值属性关联规则如何变成布尔型的进行挖掘啊?谁能给我一个简单的小例子讲讲啊,比如销售产品有一个属性是品牌,它有好几个类别,然后还有属性价格,我怎么挖掘出在某个品牌某个价格的频繁项集啊?我会简单的那种...

数据挖掘——数据预处理

1.1 数据挖掘中使用的数据的原则 尽可能赋予属性名和属性值明确的含义; 去除惟一属性; 去除重复性; 合理选择关联字段。 1.2 常见的数据预处理方法 数据清洗:数据清洗的目的不只是要消除错误、冗余和数据...

数据分析缺失处理方法

对于主观数据,人将影响数据的真实性,存在缺失的样本的其他属性的真实不能保证,那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的,所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据,它的可靠性有保证。

数据挖掘与数据分析

数据挖掘和数据分析都是从数据提取一些有价值的信息,二者有很联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程...

浅谈数据挖掘评估技术

浅谈数据挖掘评估技术 前言:模型的性能评估是数据挖掘过程重要的步骤,是模型能否投入到实际使用当中的一个重要环节。 一、数据挖掘评估概述 数据挖掘过程需要评估过程的内容和环节示意图     ...

使用机器学习和数据挖掘算法进行数据处理

数据挖掘和机器学习是进行数据处理的非常有用的工具,当代的好多数据都使用这两种方法。但是这两种方法却包含很模型和方法,对于初学者来说,面对这些模型总是无从下手。因此,后面的论述主要以处理数据的流程入手...

数据挖掘:特征工程——特征处理与特征生成

数据挖掘:特征工程——特征处理与特征构建 这里贴一张网上特征工程的流程,供大家学习。 一、什么是特征工程 特征工程:其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据提取特征以供算法和模型使用。。就是...

数据挖掘概念汇总及数据预处理

数据挖掘概念汇总及数据预处理

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