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文件名称:数据挖掘:特征工程:高维数据处理.docx
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总页数:25 页
更新时间:2025-08-24
总字数:约2.11万字
文档摘要
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数据挖掘:特征工程:高维数据处理
1数据挖掘概述
1.1数据挖掘的基本概念
数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息的过程,这些信息可以是模式、关联、趋势或异常。数据挖掘不仅仅是一种技术,它是一个涉及数据准备、模型构建、模型评估和结果解释的综合流程。数据挖掘的目标是发现数据中的隐藏知识,以支持决策制定。
1.1.1数据挖掘的步骤
数据清洗:去除噪声和无关数据,处理缺失值。
数据集成:将来自多个数据源的数据合并到一起。
数据转换:将数据转换成适合挖掘的形式,如规范化、离散化。
数据挖掘:应用算法来发现数据中的模式。
模式评估: