数据挖掘（3）特征化-编程知识

从数据分析角度，DM分为两类，描述式数据挖掘，预测式数据挖掘。描述式数据挖掘是以简介概要的方式描述数据，并提供数据的一般性质。预测式数据挖掘分析数据建立模型并试图预测新数据集的行为。

DM的分类：

描述式DM：以简洁、概要的方式描述数据、提供数据的有趣的一般性质。
用以产生数据的特征化和比较描述：
特征化：提供给定数据集的简洁汇总(一个数据集)。
比较(区分)：提供两个或多个数据集的比较描述，其中一个为主数据集，其他数据集与其进行对比分析。
预测式DM：分析数据，建立模型，试图预测新数据集的行为。

一、数据概化与基于汇总的特征化

1. 数据概化

以更一般的(而不是较低的) 抽象层描述数据。
将大量的相关数据从一个较低的概念层次转化到一个比较高的层次。
例如：把location维度上将地区概化为城市，甚至是省份
方法
数据立方体(或OLAP)方法
面向属性的归纳方法

2. 数据立方体(OLAP)方法

在数据立方体上进行计算和存储结果
优点：
1. 数据概化的一种有效实现。
2. 能计算多种不同的度量值。(count、ave、sum、min、max)
3. 概化与特征分析通过一系列的数据立方体操作完成，上钻、下钻操作。
限制：
* 只能为 非数值类型(离散的)维产生的概念分层。
* 非数值类型：名义型、序数型(属于离散化的属性)。
* 缺乏智能分析，不能自动确定分析中该使用哪些维，概化到哪个层次。

3. 面向属性归纳(AOI)(重点)

前提：有大量不同的取值
可处理连续性数据，比数据立方体更加智能
基本思想：
1. 首先使用DB 收集任务相关的数据。
2. 对每个属性的不同值的个数进行概化(属性删除、属性概化)。
3. 基本思想：
  1. 首先使用DB 收集任务相关的数据。
  2. 对每个属性的不同值的个数进行概化(属性删除、属性概化)。
4. 属性删除(重点)
  1. 一个属性有许多不同数值：且
    - 该属性没有定义概化操作符(没有概念分层)。
      - 一个属性拥有许多不同的数值，却没有定义对他的泛化操作。
    - 或较高层概念可以用其他属性表示。
      - eg：出生日期：birth_date:1995-1-1,出生日期是年龄的更高层次，可以将其表现，所以可以将birth_date删除。
5. 属性概化(重点)
  1. 若一个属性有许多不同数值，且：在该属性上存在概化操作符(有概念分层)，则应当选择该概化操作符，并逐层进行概化。
  2. 概化操作符：层次性，比如birth_day:年月日。

4.特征化(面向属性归纳)

两种方法：

属性概化阈值控制：(控制属性取值个数)
- 取值范围：[2-8]
- 属性的不同值个数大于属性概化阈值，则应当删除或概化。
- 概化层次太高，可加大阈值(属性下钻);反之，减小阈值(属性上卷)。
概化关系阈值控制：(控制最后的广义元组数量)
- 控制最后关系、规则的大小。(最后生成广义元组)
- 设置阈值:[10-30]
- 概化关系中不同元组的个数超过属性概化阈值，则概化。
- 概化关系太少，可加大阈值(属性下钻);反之，减小阈值(属性上卷)。
- 概化到最高层(最底层)也不满足，则需要将其删除。

5.例子分析

二、属性相关分析(重点)

在处理数据中，包含很多与挖掘任务不相关或弱相关的属性，引入属性相关分析。
如果某个属性可以很好区分该类与其他类，则该属性是任务高度相关的。
在处理数据中，包含很多与挖掘任务不相关或弱相关的属性，引入属性相关分析。
如果某个属性可以很好区分该类与其他类，则该属性是任务高度相关的。

1. 属性相关分析法基本思想

基本思想：给定的数据集，计算某种度量，用于量化属性与给定的类或概念间的相关性。
常用的度量:信息增益、相关系数、GINI索引、不确定性

2.信息增益法(重点)

信息增益法：
1. 决策树归纳学习算法(ID3,C4.5)，删除信息量较少的属性，保留信息量较大的属性。
ID3算法
1. 熵概念为启发函数。
  - 熵越大、携带的信息量越大、越不容易被预测
2. 选择具有最大信息增益的属性作为当前划分节点。
3. 基本原理:
  - 根据类别已知的训练数据集构造一颗决策树；根据决策树再对类别未知的数据对象进行分类。
  - 每一步选择都是选择最大信息增益。
4. 决策树：每个节点的选择：选择信息增益最大的属性为当前节点。
5. 本步骤只是求出不确定性

3. 通过熵来进行选择

4.属性相关分析步骤

数据收集：建立目标数据集，以及对比数据集，目标数据集与对比数据集不相交。
利用保守的AOI方法进行属性相关分析。对初始的数据集进行删除、概化等操作形成候选数据集。
删除不相关、弱相关的属性。如信息增益度量
使用AOI产生概念描述：利用更严格的属性概化控制阈值进行属性的归纳。
- 任务是：概念描述，使用初始目标数据集。
- 任务是：比较概念描述，使用初始目标数据集，对比数据集。

三、挖掘类比较：区分不同的类

比较概念中，同一个属性要概化到同一个层次。
d—权
- qa所包含的Cj中数据行数与qa所涵盖的所有数据行数（包括目标数据集及所有对比数据集）之比

四、常见的统计度量指标

中心趋势：均值、中位数、模(众数)
- 众数：如果每个数值仅出现1次则无众数
数据分布：四分位数、方差、标准差
- 四分位数：
  - 数值下数据集合的第k个百分位数。
  - 中位数：第50个百分位数
  - 第一个四分位数 $Q_1$ 第25个百分位数；第三个百分位数 $Q_3$ ：第75个百分位数
  - 中间四分位区间 $IQR=Q_3-Q_1$
  - 识别孤立点: $x \leq Q_1-1.5IQR || x \geq Q_3 + 1.5IQR$