数据预处理

数据预处理主要任务

数据清洗(Data cleaning)：填充空值、平滑噪声、移出异常...

数据整合(Data integration)：整合多个数据库、数据立方或者文件等

数据缩减(Data reduction)：降维、数量缩减、数据压缩

数据转化(Data transformation)：数据标准化、层级划分

数据清洗

1、不完整数据：例如数据缺属性值等

方法：1、给一个新值类别，比如"unknown"，2、给这个属性的均值、众数或其他统计指标

3、样本聚类，给这一类样本中这个属性的均值、众数或其他统计指标

4、用贝叶斯或者决策树等去推测此属性可能的值

2、噪声：例如薪水为 $-10$ 元

方法：1、分桶(平滑) 2、回归(平滑) 3、聚类(检测与移除) 4、机器计算结合人工打标(检测与移除)

分桶例子

3、矛盾数据：例如年龄为 $42$ 岁，但生日在 $2010$ 年

方法：写规则整理数据

4、非合理数据：例如每个人的生日数据都是1月1日

方法：进一步研究或写规则整理数据

数据整合

由于数据从不同源头来，可能出现很多问题比如格式不一或冗余等，比如：鞋号，EU 42和UK 8.0及JP 260其实是表示同样大小鞋子；一个数据来源包含鞋盒长宽数据，另一数据源含鞋盒底面积。

冗余数据可用 correlation analysis 和 covariance analysis来检测

Correlation analysis （针对分类型数据）

$\chi^2$ 检测： $\chi^2=\sum \limits_i^n\frac{O_i-E_i}{E_i}\ ,\ \ \ O_i$为观测值 $E_i$为期望值

方差[Variance](针对数值型数据(单变量))

协方差[Covariance](针对数值型数据(两变量))

$\sigma_{12} = E[(X_1-\mu_1)(X_2-\mu_2)] = E[X_1X_2]-\mu_1 \mu_2 = E[X_1X_2]-E[X_1]E[X_2]$

其中 $\mu_1 = E[X_1]$ ， $\mu_2 = E[X_2]$ ，其实就是期望与加权均值一致

如果 $X_1$与 $X_2$相互独立，则 $\sigma_{12}=0$。不可反推！

协方差矩阵[Covariance matrix]

由数据集中两两变量的协方差组成。矩阵的第 $(i,j)$ 个元素是数据集中第 $(i,i)$ 和 $(j,j)$ 个元素的协方差。例如，三维数据的协方差矩阵如下：

$C = \left[ \begin{matrix} cov(x_1,x_1) \ \ cov(x_1,x_2)\ \ cov(x_1,x_3)\\ cov(x_2,x_1)\ \ cov(x_2,x_2)\ \ cov(x_2,x_3)\\ cov(x_3,x_1)\ \ cov(x_3,x_2)\ \ cov(x_3,x_3) \end{matrix} \right]$

Correlation Analysis(针对数值型数据)

$X_1$ 与 $X_2$ 的相关性通过协方差与他们的标准差获得：$\rho_{12} = \frac{\sigma_{12}}{\sigma_1\sigma_2} = \frac{\sigma_{12}}{\sqrt{\sigma_1^2\sigma_2^2}}$

如果$\rho_{12}>0$则两者正相关，反之负相关，为 $0$ 则两者独立。

数据缩减

目的：1、降维 2、数值减少 3、数据压缩

方法： 1、Regression and Log-Linear Models 2、Histograms, clustering, sampling

3、Data cube aggregation 4、Data compression

数据转化

目的：1、标准化 2、概念层次生成

方法：

1、平滑：将噪声从数据中移除

2、属性/特征构造：从旧特征构造新特征，比如由长宽数据构造面积数据

3、整合：概要（比如各种统计指标均值，方差...），数据立方构造

4、标准化

min-max 标准化： $v' = \frac{v-min_A}{max_A-min_A}(new\_max_A-new\_min_A)+new\_min_A$

z-score 标准化： $v'=\frac{v-\mu_A}{\sigma_A}$

十进制缩放标准化： $v' = \frac{v}{10^j}$, where $j$ is the smallest integer such that $Max(|v'|)<1$

softmax： $v_i'=\frac{e^{v_i}}{\sum_{k=1}^K e^{v_k}}$

数据标准化又叫作数据归一化，是数据挖掘过程中常用的数据预处理方式。当我们使用真实世界中的数据进行分析时，会遇到两个问题：

• 特征变量之间的量纲单位不同

• 特征变量之间的变化尺度(scale)不同

特征变量的尺度不同导致参数尺度规模也不同，带来的最大问题就是在优化阶段，梯度变化会产生震荡，减慢收敛速度。经标准化的数据，各个特征变量对梯度的影响变得统一，梯度的变化会更加稳定，如下图

总结起来，数据标准化有以下三个优点：

• 数据标准化能够是数值变化更稳定，从而使梯度的数量级不会变化过大。

• 在某些算法中，标准化后的数据允许使用更大的步长，以提高收敛地速度。

• 数据标准化可以提高被特征尺度影响较大的算法的精度，比如k-means、kNN、带有正则的线性回归。

5、离散化

1、分箱 2、直方图分析 3、聚类分析 4、决策树分析 5、相关性分析( $\chi^2$ 等)

Source

UIUCclasses/412DataMining/PDF/03Preprocessing.pdf at master · chmx0929/UIUCclassesGitHub