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數(shù)據(jù)挖掘中需要注意的四點(diǎn)
2019-04-12
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我們?cè)谧?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘工作或?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)挖掘課程的時(shí)候需要注意很多的事情，在這篇文章中我們就從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成文本、數(shù)據(jù)裝箱、Naive Bayes算法、聚類分析模型這四個(gè)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(shù)字轉(zhuǎn)換文本

我們?cè)谶M(jìn)行將數(shù)字轉(zhuǎn)換為文本的時(shí)候，通常執(zhí)行編碼是為了簡化數(shù)據(jù)輸入或者節(jié)省數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)空間，不過此編碼可能導(dǎo)致值的性質(zhì)和意義不明確。此外，由于離散值以數(shù)字形式存儲(chǔ)，當(dāng)我們?cè)趹?yīng)用程序之間移動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤，這些值可能被計(jì)算或被視為連續(xù)值。若要避免此類問題，應(yīng)該在開始數(shù)據(jù)挖掘之前，將數(shù)值標(biāo)簽轉(zhuǎn)換回離散的文本標(biāo)簽。


2.數(shù)字裝箱

在進(jìn)行對(duì)數(shù)字進(jìn)行裝箱的時(shí)候，從原則來說，所有數(shù)值都是無限的并因此是連續(xù)的，但在我們對(duì)信息進(jìn)行建模時(shí)，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)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數(shù)據(jù)裝箱，第一種方式就是指定數(shù)目有限的存儲(chǔ)桶并且讓算法對(duì)存儲(chǔ)桶中的值進(jìn)行排序。這是我們通過創(chuàng)建某些分組集合，自己預(yù)先對(duì)值進(jìn)行分組。使用此方法，這樣常常會(huì)喪失值的真正分布，但范圍更易于用戶讀取。讓算法確定存儲(chǔ)桶的最佳數(shù)目以及值的分布。這是大多數(shù)工具中的默認(rèn)行為，但我們可以在數(shù)據(jù)挖掘工具欄向?qū)е兄貙戇@些默認(rèn)行為。而某些在外接程序中使用的算法需要特定的數(shù)據(jù)類型或內(nèi)容類型才能創(chuàng)建模型。這樣就需要我們對(duì)算法的使用多加重視。


3.Naive Bayes模型，

一般來說，Naive Bayes 算法不能使用連續(xù)列作為輸入。這意味著，我們必須對(duì)數(shù)字裝箱，或者如果值足夠少，可以按離散值處理。當(dāng)然此類模型也不能預(yù)測(cè)連續(xù)值。因此，如果要預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)字，應(yīng)先將值裝箱到有意義的范圍中。如果不確定合適的范圍，可以使用聚類分析算法確定數(shù)據(jù)中的數(shù)字聚類?；诖怂惴ㄊ褂孟?qū)r(shí)，向?qū)?huì)對(duì)連續(xù)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(xù)數(shù)字，但這兩個(gè)工具都會(huì)自動(dòng)對(duì)數(shù)字列裝箱。這兩種工具都向您提供選項(xiàng)以便可以選擇結(jié)果中輸出類別的數(shù)目，但是，如果想要控制對(duì)單獨(dú)列中的值進(jìn)行分組的方式，則應(yīng)該通過所需分組來創(chuàng)建新列。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多數(shù)據(jù)挖掘中需要注意的地方，具體就是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成文本、數(shù)據(jù)裝箱、Naive Bayes算法、聚類分析模型的相關(guān)知識(shí)。當(dāng)然，這些都是在數(shù)據(jù)挖掘工作中需要注意的事情，我們?cè)谧?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘工作或?qū)W習(xí)過程中一定要重視這些細(xì)節(jié)。

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