我們在做資料探勘工作或學習資料探勘課程的時候需要注意很多的事情，在這篇文章中我們就從資料轉換成文字、資料裝箱、***** bayes演算法、聚類分析模型這四個方面講解需要注意的地方。希望這篇文章能夠幫助到大家。
1.數字轉換文字
我們在進行將數字轉換為文字的時候，通常執行編碼是為了簡化資料輸入或者節省資料庫的儲存空間，不過此編碼可能導致值的性質和意義不明確。此外，由於離散值以數字形式儲存，當我們在應用程式之間移動資料時，可能會遇到資料型別轉換錯誤，這些值可能被計算或被視為連續值。若要避免此類問題，應該在開始資料探勘之前，將數值標籤轉換回離散的文字標籤。
2.數字裝箱
在進行對數字進行裝箱的時候，從原則來說，所有數值都是無限的並因此是連續的，但在我們對資訊進行建模時，可能會發現將可用值離散化或裝箱可能更有效。我們可以通過許多方式將資料裝箱，第一種方式就是指定數目有限的儲存桶並且讓演算法對儲存桶中的值進行排序。這是我們通過建立某些分組集合，自己預先對值進行分組。使用此方法，這樣常常會喪失值的真正分布，但範圍更易於使用者讀取。讓演算法確定儲存桶的最佳數目以及值的分布。這是大多數工具中的預設行為，但我們可以在資料探勘工具欄嚮導中重寫這些預設行為。而某些在外置程式中使用的演算法需要特定的資料型別或內容型別才能建立模型。這樣就需要我們對演算法的使用多加重視。
3.***** bayes模型，
一般來說，***** bayes 演算法不能使用連續列作為輸入。這意味著，我們必須對數字裝箱，或者如果值足夠少，可以按離散值處理。當然此類模型也不能**連續值。因此，如果要**連續數字，應先將值裝箱到有意義的範圍中。如果不確定合適的範圍，可以使用聚類分析演算法確定資料中的數字聚類。基於此演算法使用嚮導時，嚮導會對連續列裝箱。
4.聚類分析模型
在聚類分析模型中，聚類分析工具也不能使用連續數字，但這兩個工具都會自動對數字列裝箱。這兩種工具都向您提供選項以便可以選擇結果中輸出類別的數目，但是，如果想要控制對單獨列中的值進行分組的方式，則應該通過所需分組來建立新列。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多資料探勘中需要注意的地方，具體就是資料轉換成文字、資料裝箱、***** bayes演算法、聚類分析模型的相關知識。當然，這些都是在資料探勘工作中需要注意的事情，我們在做資料探勘工作或學習過程中一定要重視這些細節。
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