数据挖掘复习笔记---03.数据预处理

数据预处理

Outline

• 概述，Abstract，什么是预处理，为什么，怎么办
• 数据清洗，data cleaning
• 数据整合，data integration
• 压缩，reduction
• 变换，离散化

概述

• 为什么

  如果不进行预处理，数据的质量一般会很糟糕，会带来维度灾难等后果，影响后续处理的效率以及最终结果。

• 四个步骤

  清洗：填充缺失值，去噪降噪，去除异常点

  整合：整合不同来源的数据

  压缩：压缩

  变换：分层，归一化

数据清洗

• 原始数据可能存在哪些问题？

  噪声，离群点，缺失值，重复值

• 如何去噪

  均值，最大值，最小值，中值

  回归，用超平面拟合数据点，

• 离群点

  明显脱离集体的点

• 缺失值

  信息收集不完全，丢失，。。。

  如何处理：舍弃，估计（0，众数，中值，。。。）

• 重复值

  融合两个数据集的时候容易出现重复，比如某个人有多个邮箱地址，多次填表，。。。

  去重

数据整合

• 整合不同来源的数据，同时要检查冲突

  相同的实体，在不同的数据集中可能有不同的表达方式，比如名字不同，长度单位不同，阿拉伯数字或者英文数字表达

• 处理数据冗余

  对于不同表达方式的对象，要能识别出最终实体

  月收入 * 12 ≈ 年收入

  处理方式：相关性分析 correlation analysis, 协方差分析 covariance analysis

• 如果处理得当，可以减少冗余，减少维度，提升数据集质量，提升处理速度

• 相关性分析 correlation analysis

  • X^2 (Chi-Square) test，卡方检验（存疑）

    

    X^2 越大，相关性越大，> 10.828 说明明显相关

    

  • 相关系数

    

    r > 0, 正相关

    r = 0, 不相关

    r < 0, 负相关

  • 相关性

    先对 a, b 标准化 a = (a - mean_a) / std_a, b = (b - mean_b) / std_b

    correlation(A, B) = a * b (内积)

• 协方差分析

  

  cov(A, B) > 0, 正相关, < 0 负相关,

  例子

  

压缩

• 使数据体积减小，但是不影响最终分析结果
• 为什么要压缩：数据集的体积太大了，处理时间太长

• 维度灾难

  当维度增加，数据会变得更加系数，体积明显增加，组合数爆炸式增长，使维度增加前的一些定义失去意义，可视化难度增加

• 策略

  降维（移除无用属性）：小波变换，PCA，特征选择

  替换：用超平面拟合数据，只保留超平面参数

  压缩：

  变换：傅里叶变换，小波变换（图像压缩，多分辨率分析）

  小波分解

  

  

• 为什么用小波（存疑）

  • 滤波器(hat-shape filter)：突出那些点集中的区域，抑制边界点
  • 移除离群点，过滤噪声
  • 多分辨率，检测不同尺度下不同形状的集群
  • 高效，O(n)
  • 但是只对低维数据有效

• PCA, Principal Component Analysis, 主成分分析

  把高维空间映射到低维空间，同时尽可能多地保留原来的点

  找出协方差矩阵的特征向量，这些特征向量定义了新的空间

  步骤：先进行标准化，使所有属性的值域相同；计算 k 个标准正交向量，即 k 个主要成分；排序，舍弃较小的向量，从而达到降维的目的

  只对数值型数据有效

• 特征选择

  舍弃一些特征，比如 总价 = 单价 * 数量，总价其实可以舍去。还有就是一些明显不相关的特征，比如学号和成绩一般来说是不相关的，学号可以舍去。

其他数据压缩方法

• 假设数据分布符合某种模型，我们可以用超平面拟合数据，然后只保留参数。

  线性回归（假设初始直线，计算所有点到直线的距离的平方和作为误差 sqe，梯度下降使得sqe最小）： Y = wX + b

  多元回归： Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ...

  不止是数据压缩降维，还可以使数据平滑

• 直方图分析

  把数据放到不同的 bucket/bin ，这些 bucket 都是计数器，用统计值（求和，平均值）代替 bucket 中的数据

  等宽(equal-width), 0-10, 10-20, 20-30, ...

  等间隔(equal-frequency)，每 5 个人一个 bucket，

• 聚类

  先聚类，然后只保留类中心或者类特征，以此代表整个类的点

• 抽样（样本代替总体）

  随机采样，放回采样，不放回采样，自适应采样(如分层采样，避免倾斜)

  注意，不会减少IO时间

• 数据压缩

  有损/无损 压缩

  文本压缩（通常无损），音视频压缩（通常有损）

数据变换

• 平滑（去噪）
• 把两个特征合并为新的特征
• 聚合：摘要，数据方快

• 标准化

  min-max，z-score(减去均值, 再除以标准差)，decimal scaling

  

离散化

• 把【1.非数值型数据，2.连续的数值型数据】转为【离散的数值型数据】

  【1.非数值型数据】：Nominal（名词，如颜色，职业），Ordinal（序数词）

  【2.连续的数值型数据】：量化，离散化，以此减少数据量。为后续的分类做准备。

• 方法

  • Binning, 分桶，直方图，top-down，无监督。

    • Equal-width (distance) partitioning，相同大小的全部放在一个桶。

      噪点影响较大，可能存在严重倾斜

    • Equal-depth (frequency) partitioning，每个桶的数量相等

    • Smoothing

      放到不同桶里面，然后用均值/最大值/最小值进行平滑

  • 聚类，无监督，top-down split 或 bottom-up merge
  • 决策树，有监督，top-down
  • 相关性分析，无监督，bottom-up

分层

• 可能需要人为制定划分标准，street < city < state < country
• 也可以把取值最多的属性作为最低层, 比如街道名的取值一般要远远大于国家名的取值

  

小结

• 数据清洗：去掉重复值，异常值，缺失值，噪声
• 数据整合：整合不同来源的数据，处理冲突，相关性分析，协方差分析
• 数据压缩：去掉无用信息，改变表达方式，降维，减少数据体积，加快处理速度，还能产生相同的分析结果
• 数据变换：标准化，离散化，改变属性表达方式，映射到新的属性空间