笔记： 常用数据预处理总结
数据清理
- 主要使将数据中缺失的值补充完整、消除噪声数据、识别和删除离群点并解决不一致性。
- 主要达到目标是:将数据格式标准化、异常数据清楚、错误纠正、重复数据的清楚
1.异常数据处理
寻找异常数据：
- 使用统计量进行判断：设有一个合理的范围，如果某个数据远远的超出其它数据，那么这个数据或者这些个数据就有可能是异常值。
- 使用3&原则，根据正态分布的定义，距离平均值3&以外的数值出现属于小概率事件，因此异常值可以看成那些数据和平均值的偏差超过3倍标准差的值。
- 使用箱型图判断，超过箱型图的上界或者下界就认为是异常数据。
异常数据的处理方法:
- 删除异常数据的纪录
- 视为缺失值，按照处理缺失值的方法进行处理。
- 平均值纠正，使用前后两个观测值的平均值进行纠正 或者使用整个数据集的平均值进行纠正。
2.缺失值处理
处理缺失值的方法思想一般有:忽略存在缺失值数据的记录、去掉包含缺失数据的属性、手工填写缺失值、使用默认值代替、使用属性值代替、
使用属性平均值(中位数或众数)代替、使用同类样本平均值代替、预测最可能的值代替。一般使用数据补插方法来代替缺失值,有以下几种:
- 最近邻补插：使用含有缺失值的样本附近的其它样本数据代替；或者前后数据的平均值代替。
- 回归方法：对含有缺失值的属性，使用其它样本该属性的值建立拟合模型，然后使用该模型预测缺失值。
- 插值法:和回归法类似，使用已知数据建立合适的插值函数，缺失值使用该函数计算出近似值代替。常见的插值函数有：拉格朗日插值法、牛顿插值法、分段插值法、Hermite插值法等。
3.噪声数据的处理—【一般有分箱、聚类、回归、小波等】
分箱
分箱就是把数据(某列属性值)按照一定的规则放进一些箱子(箱子指的是区间)，采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。面临的问题是如何分箱子以及如何对每个箱子的数据进行平滑处理？
如何分箱子:
- 等深分箱法:也称为统一权重法，将数据集按记录行数分箱，每箱子具有相同的记录数，每箱记录数成为箱子的深度,即固定每次箱子的数据个数。
- 等宽分箱法:也称为统一区间法，使数据集在整个区间上平均分布，即每个箱子的区间范围是一个常量，称为箱子宽度；【比如设置宽度为1000，将1001000分为一组，20003000分为一组，3000~4000内的数据由又分为一组。】
- 自定义区间:根据需要自定义区间。
如何对箱子的数据进行平滑处理：
- 按平均值进行平滑： 对同一个箱子中的数据求平均值，用平均值替代该箱子中的所有数据。
- 按边界值平滑: 用距离较小的边界值替代箱中的每一个数据。
- 按中值平滑: 取箱子的中值来替代箱子中的所有数据。
聚类
将数据的集合分组为 由类似的对象 组成的多个类，然后找出并清除那些落在簇之外的值(孤立点)，这些孤立点被视为噪声数据。其中可以用一些聚类算法来进行任务。
回归
试图发现两个相关的变量之间的变化模式，通过使数据适合一个函数来进行平滑数据，即通过建立数学模型来预测下一个数值，采用的方法一般包括线性回归和非线性回归。
数据集成
- 主要是讲多个数据源中的数据进行整合并统一存储。
数据集成一般需要考虑以下几个问题:
实体识别: 主要指数据来源不同，其中的概念不一样，主要有以下几种情况:
- 同名异义:数据源A的某个数据特征的名称和数据源B的某个数据特征的名称一样，但表示的内容不一样。
- 异名同义: 与以上相反。
- 单位不统一:指不同的数据源记录的单位不一样。
冗余属性:指数据中存在冗余，一般分为以下几种情况:
- 同一属性多次出现
- 同一属性命名不一致而引起的数据重复。
数据不一致:编码使用的不一致 和 数据表示的不一致问题
数据变换
- 主要是指通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
1.使用简单的数学函数对数据进行变换
- 对采集的原始数据进行各种简单的数学函数进行转换，常见的函数包括平方、开方、取对数、差分运算等
- 具体使用哪一种函数取决于数据和应用的场景。例如：数据较大时可以取对数或开方将数据压缩变小；如果数据较小时可以使用平方扩大数据；在时间序列分析中一般使用对数变换或差分运算将非平稳序列 转换为 平稳序列。
2.归一化
数据归一化(又称数据规范化)，主要用于消除数据之间的量纲影响。列举几种:
- 最小-最大 归一化法：也称为离差标准化，对原数据进行线性变化，将其值映射到[0，1]之间。X’ = (X-min(X)) / (max(X)-min(X))，X为需要归一化的数据，缺点是当有新数据加入时需要重新定义，可能导致和的变化。
- Z-score标准化法: 称零-均值规范化方法，该法使用原始数据的均值和标准差对数据实施标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0标准差为1。转换函数为:新数据=（原数据-均值）/标准差,即 X’ = ( X-u )/ q ,其中u是全体样本数据的均值，q为标准差；该法要求原始数据的分布近似为高斯分布，否则将很糟糕。
- 小数定标规范化:其实就是把数据缩小或者放大，即移动数据的小数点位置来实现。
3.连续属性离散化
数据离散化本质上是将连续的属性空间划分为若干个区间，最后用不同的符号或整数值代替每个子区间的数据。有两个事情需要做：确定分类及将连续属性值映射到这些分类值。
- 等宽法：把数据划分为具有相同宽度的区间，区间数据的范围事先指定，然后将数据按照其值分配到不同区间中，每个区间用一个数据值或者符号表示，每个区间的数据个数不一定相等。
- 等频法： 把数据划分为若干个区间，将数据按照其值划分到区间上，每个区间的数据个数是相等的。
- 基于聚类的方法:使用经典的K-means方法或者其它方法划分数据集；K-means首先从数据集中随机找出K个数据作为K个聚类的中心，其次根据其它数据相对于这些中心的距离，对所有的对象聚类：如果数据x距某个中心最近则将x划归为该中心所代表的聚类，每分好一个数之后都要重新计算各区间的中心，并利用新的中心重新聚类所有样本。逐步循环，直到所有区间的中心不再随算法循环而改变。
4.基于熵的离散化方法
5.基于小波的特征提取方法
6.自上而下的卡方分裂算法
后面这三种日后再学习一下，欢迎评论一起学习。
数据归约
- 主要是对数据集进行归约或简化，不仅保持原数据的完整性，并且数据归约后的结果与归约前的结果几乎相同或者相同。
维归约
维归约（也称特征归约），是指通过减少属性特征的方式压缩数据量，通过移除不相关的属性，可以提高模型效率。例如：
- AIC准则可以通过选择最优模型来选择属性；LASSO通过一定约束条件选择变量；分类树、随机森林通过对分类效果的影响大小筛选属性；小波变换、主成分分析通过把原数据转换或投影到较小的空间来降低维度。
数值归约
数值归约(也称样本归约)：就是从数据集中选出一个有代表性的样本的子集，子集大小的确定要考虑计算成本、存储要求、估计量的精度以及其它一些与算法和数据特性有关的因素。例如：
- 参数方法中使用模型估计数据，就可以只存放模型参数代替存放实际数据(如回归模型和对数线性模型都可以用来进行参数化数据归约)；对于非参数化方法，可以使用聚类、抽样、直方图、数据立方体等措施。
另外：
特征编码：
（1）特征二元化
特征二元化的过程是将数值型的属性转换为布尔值的属性，设定一个阈值作为划分属性值为0和1的分隔点，类似树的分割。
（2）独热编码（One-HotEncoding）
独热编码采用N位状态寄存器来对N个可能的取值进行编码，每个状态都由独立的寄存器来表示，并且在任意时刻只有其中一位有效，其实就是将属性映射到高维空间。举个例子:
某个x属性下有4个离散变量: A、B、C、D，x每次可能取其中一个，那么独热编码则的对应关系: A: 1000,B:0100,C:0010,D:0001。
