数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 数据挖掘中的dkp法

数据挖掘的挖掘方法，利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回顾分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、We页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。请教在数据挖掘中数据平滑的分箱方法 用边界值平滑时，先确定两个边来界，然后依次计算除边界值外的其它值与两个边界的距离，与之距离最小的边界确定为平滑边界值。具体如下计算：箱1：｜8-4｜＝自4；15-8｜＝7；故选4做为平滑边界值。9-4｜＝5；15-9｜＝6；故选4做为平滑边界值。zhidao箱2：｜21-21｜＝0；25-21｜＝4；故选21做为平滑边界值。24-21｜＝3；25-24｜＝1；故选25做为平滑边界值。箱3：｜28-26｜＝2；34-28｜＝6；故选26做为平滑边界值。29-26｜＝3；34-29｜＝5；故选26做为平滑边界值。数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为…数据挖掘中分类和聚类的区别 你好，2113简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照5261某种标准给对象贴标签4102(label)，再根据标签来区分归类。简单地说，1653聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1，v2，.，vn；c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法。数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些 数据清洗目的主要有：①解决数据质量问题；②让数据更适合做挖掘；数据清洗是对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用一定方法进行“清洗”，为后续的数据分析做准备。数据清洗的方法有：①数据数值化对存在各种不同格式的数据形式的原始数据，对其进行标准化操作。对字符串取值，按照ANSI码值求和得到字符串的值，如果值太大，取一个适当的质数对其求模。②标准化 normalization对整体数据进行归一化工作，利用min-max标准化方法将数据都映射到一个指定的数值区间。③数据降维原始数据存在很多维度，使用主成分分析法对数据的相关性分析来降低数据维度。④数据完整性数据完整性包括数据缺失补数据和数据去重；补全数据的方法有：通过身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄（包括但不局限）等信息补全；通过前后数据补全；实在补不全的，对数据进行剔除。数据去重的方法有：用sql或者excel“去除重复记录”去重；按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。数据挖掘中的apriori算法的具体步骤是什么？ 算法：Apriori输入：D-事务数据库；min_sup-最小支持度计数阈值输出：L-D中的频繁项集方法：L1=find_frequent_1-itemsets(D)；找出所有频繁1项集For(k=2；Lk-1。null；k+){Ck=apriori_gen(Lk-1)；产生候选，并剪枝For each 事务t in D{/扫描D进行候选计数Ct=subset(Ck，t)；得到t的子集For each 候选c 属于 Ctc.count+；}Lk={c属于Ck|c.count>；=min_sup}}Return L=所有的频繁集；Procedure apriori_gen(Lk-1：frequent(k-1)-itemsets)For each项集l1属于Lk-1For each项集 l2属于Lk-1If((l1[1]=l2[1])&(l1[2]=l2[2])&….(l1[k-2]=l2[k-2])&(l1[k-1][k-1]))then{c=l1连接l2/连接步：产生候选if has_infrequent_subset(c，Lk-1)thendelete c；剪枝步：删除非频繁候选else add c to Ck；}Return Ck；Procedure has_infrequent_sub(c：candidate k-itemset；Lk-1：frequent(k-1)-itemsets)For each(k-1)-subset s of cIf s不属于Lk-1 thenReturn true；Return false；数据挖掘中的强关联规则是什么意思？ 衡量关联规则有两个标准，一个叫支持度，另一个叫置信度。如果两个都高于阈值，那么叫做强关联规则。如果只有一个高于阈值，则称为弱关联规则。关于支持度和置信度的定义，你可以参见这个链接：http：//blog.csdn.net/bingduanlbd/article/details/22899893数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 这个问题太大了。大到解决这个问题需要签一个千万元级别的项目。从两个角度上看，数据清洗一是为了解决数据质量问题，二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况，。数据挖掘中兴趣度的概念 支持度和置信度那么我们如何能够从所有可能规则的集合中选择感兴趣的规则呢？需要利用一些度量方法来筛选和过滤，比较有名的度量方法是最小支持度（minimum support）和最小置信度（minimum confidence）。假定我们一个数据库包含5条事务，每行表示一个购物记录，1 表示购买，0 表示没有购买，如下图表格所示：ID|milk|bread|butter|beer|diapers1|1|1|0|0|02|0|0|1|0|03|0|0|0|1|14|1|1|1|0|05|0|1|0|0|0让 X，Y 各表示为一个 item-set，X ？ Y 表示为一条规则（尿布 ？ 啤酒 就是32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333433626461一条规则），用 T 表示为事务数据库（并不是说只局限于事务数据库）。支持度（Support）支持度表示 item-set 在整个 T 中出现的频率。假定 T 中含有 N 条数据，那么支持度的计算公式为：譬如在上面的示例数据库中，{beer，diaper} 的支持度为 1/5=0.2。5 条事务中只有一条事务同事包含 beer和 diaper，实际使用中我们会设置一个最低的支持度（minimum support），那些大于或等于最低支持度的 X 称之为频繁的 item-set。置信度（Confidence）置信度表示为规则 X ？ Y 在整个 T 中出现的频率。而置信度的值表示的。

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