数据挖掘--引论

数据挖掘--认识数据

数据挖掘--数据预处理

数据挖掘--数据仓库与联机分析处理

数据挖掘--挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法

数据挖掘--分类

数据挖掘--聚类分析：基本概念和方法

数据清理

缺失值

1. 如果数据集含有分类属性，一种简单的填补缺失值的方法为，将属于同一类的对象的该属性值的均值赋此缺失值；对于离散属性或定性属性，用众数代替均值。
2. 更复杂的方法，可以将其转换为分类问题或数值预测问题

噪声数据

1. 识别出噪音将其去除 -- 比如孤立点的识别
2. 利用其它非噪音数据降低噪音的影响，起到平滑（smoothing）的作用 -- 分箱（binning）方法可以用于平滑噪音。例如，将年收入的缺失值填补之后，将其取值利用分箱法平滑噪音。

数据集成

冗余和相关分析

标称数据的x^2相关检验

数值数据的协方差

数据归约

• 维归约：减少所考虑的随机变量或属性的个数
• 数量归约：用替代的、较小的数据表示形式替换原数据
• 数据压缩：使用变换，以便得到原数据的归约或“压缩”表示