資料探勘之漫談資料預處理

接觸資料探勘以及相關的演算法也有快兩年的時間了。整理下自己使用過的預處理方法，以及一些必備知識。總體來說，預處理包括大概四個部分：清理，整合，歸約和變形。預處理中使用的技術不如「演算法」那麼「高階」，但是元資料本身質量的好壞直接決定著模型的上界。

資料編碼格式：unicode/utf-8/gbk是我常遇到的型別。改編碼格式可以預先修改，也可以寫入資料以後再使用encode decode修改。文件也可以用vim來修改。

資料型別轉化：str int float等互相轉換（python沒有double）

時間序列處理：時間窗的大小可以通過直方圖和折線圖判斷

小數點精度控制。

1.1 缺失值處理（6種方法）

忽略元祖、手動填值、全域性填充（全填unknown或無窮）、用中心值填充（mean、median等）、用同一類中的mean或median填充、用概率最大的值填充（最流行的方法)

1.2 雜訊和離群點

首先，雜訊和離群點的區別：觀測量(measurement) = 真實資料(true data) + 雜訊 (noise)

雜訊是資料集中的隨機誤差值，離群點是和大部分觀測值明顯不同的觀測值，可能是真實的資料，也可能是由雜訊產生的，是在資料集中極端大或極端小，或是極端遠離大部分數值的值。雜訊可以通過平滑資料或回歸擬合來解決（分箱等等）。離群點一般剔除，在欺詐分析中也有進行分析的。

雜訊光滑

分箱法/回歸方法平滑資料，下圖為分箱法的例子：分別為等頻/均值光滑/箱邊界光滑

剔除離群點

直觀來看，簇外的就是離散點。在下圖中，o代表的就是單個離群點。在c2之外還有乙個簇是c1，被稱作是全域性離群點。

離群點的處理：由上圖可以進一步想到，聚類可以作為判斷離群點的依據。另外，還可以使用zscore方法 z−

scor

e=xi

−μσ z−s

core

=xi−

μσ一般認為【-3，3】範圍之外的點為離群點。

合併來自多個儲存的資料，解決冗餘和不一致問題等等。

1. 實體識別：有時我們會遇到這樣一種情況：兩個資料庫中的兩個表，對於同乙個屬性會有不同的名字，舉個例子：在student表中的cs_id代表選修課程id，而在課程表course中，id代表課程id。判斷時可以判斷數值範圍/資料型別/名字/含義等等。

2. 冗餘和相關分析：用卡方（pearson）檢測標稱屬性，用相關係數和協方差檢驗數值屬性，這裡有更詳細的介紹。

得到資料集的簡化版，資料的size小得多，但是能起到同樣的作用。方法大概三種：降維/資料縮減（儲存乙個能生成資料的模型），資料壓縮。

1. 降維：

1.1. pca（主成分分析），用協方差矩陣計算特徵向量降低維度，假設原始資料為m元素n特徵（m*n），則特徵矩陣為（n*k），經計算結果為m*k，過程：

1）對資料規範化（標準化），資料排列成n行m列的矩陣a，求a的協方差矩陣c；

2）求c的特徵值和特徵向量（也就是主成分）；

3）排列主成分（大-小），選擇前k行組成特徵矩陣p（k*n）；

4）結果矩陣b=pa。b（k*m）。

1.2. lda（線性判別法）

1.3 dwt（小波變換）：將向量x變換成不同的數值小波係數向量x`，一種很好的有失真壓縮，和傅利葉變換（dft）有關係，比傅利葉提供與原始資料更接近的近似資料。（看到傅利葉這裡就可以撤了）

特徵篩選：

過濾的方法

2.1. 相關係數

2.2 互資訊

2.3 卡方檢驗

2.4 計算方差

嵌入式

2.5 基於罰項：lasso/ridge，核心思想是將部分特徵的係數降為0，即不在模型中參與計算或少參與計算，起到降低模型複雜度的作用。

2.6 基於樹模型

另外還有一種遞迴特徵消除。

標準化：縮放資料的範圍。其中最特別的是歸一化，歸一化後，矩陣每列的均值為0，標準差為1。標準化可將不同量綱的屬性歸為無量綱資料，使得目標函式梯度下降更快更準確。

正則化/二值化/缺失值處理

import sklearn
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
x = np.array([[ 1., -1.,  2.],
[ 2.,  0.,  0.],
[ 0.,  1., -1.]])
#標準化1
# use function preprocessing.scale to standardize x
x_scale = preprocessing.scale(x)
print(x_scale)
# 標準化2
scaler = preprocessing.standardscaler() #zscore
x_scaled = scaler.fit_transform(x) #例項化
print(x_scaled)
# 歸一化
min_max_scaler = preprocessing.minmaxscaler() #feature_range = (-1,1)
x_minmax = min_max_scaler.fit_transform(x)
print(x_minmax)
#歸一化2
x_train = preprocessing.standardscaler().fit_transform(x)
# 正則化1
x_normalized = preprocessing.normalize(x, norm='l2')
print(x_normalized)
# 正則化2
normalizer = preprocessing.normalizer().fit_transform(x)  # fit does nothing
print(normalizer)
# 二值化
binarizer = preprocessing.binarizer().fit_transform(x)  # fit does nothing
print(binarizer)

參考資源：

資料探勘之漫談資料預處理

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