数据挖掘预处理（数据挖掘预处理的过程不包括属性编码）

在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理

1、数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。在数据挖掘之前要对原始数据进行预处理是数据挖掘中使用的数据的原则。

2、了解数据质量，有些数据质量不足以直接使用，如包含过多的缺失值，需要进行缺失值处理 数据字段不能够直接使用，需要派生新的字段，以更好的进行进一步的数据挖掘 数据分散，需要将数据进行整合，例如追加表（增加行），或者合并表（增加列）通过数据的预处理能够很好的对数据有初步的认识和理解。

3、最后，数据归约技术对于处理大量数据尤其重要。它通过减小数据集的规模，提供一个近似的、更小但保持信息完整性的表示，这显著减少了实际挖掘所需的时间，且归约后的结果与原始数据的分析结果基本一致或仅微小差异。因此，数据预处理作为数据挖掘中的关键环节，其重要性不言而喻。

4、为了使数据更加适合挖掘，需要对数据进行预处理操作，其中包含大量复杂的处理方式： 聚集 ， 抽样 ， 维归纳 ， 特征子集选择 ， 特征创建 ， 离散化和二元化 和 变量变换 。 聚集将两个或多个对象合并成单个对象，如将多张表的数据汇集成一张表，同时起到了范围或标度转换的作用。

医学数据挖掘的基本过程

1、第一步是数据预处理，这一步主要是对原始数据进行清洗、去噪和处理缺失值等操作，以确保数据的质量和可靠性。这一步非常重要，因为数据的质量直接影响后续分析的结果。第二步是特征提取，这一步主要是从原始数据中提取出与研究目标相关的特征，以便后续的模型构建和分析。

2、医学数据挖掘系统通常包括以下模块： 数据预处理模块：对原始数据进行清洗、去噪、归一化、缺失值处理等预处理操作，以提高数据质量和挖掘效果。 特征选择模块：从大量的特征中选择出最具有代表性和区分度的特征，以减少数据维度和提高挖掘效率。

3、医学大数据分析策略与数据挖掘1提纲1医学中大心数概据况及其分析策略2数据中挖心掘概方况法简介及其应用3数据挖掘软件及其实现方法2医学大数据及其分析策略3大数据（BigData）数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

4、数据挖掘（DataMining），又译为资料探勘，它是指从大量的、不完整的、模糊的各种数据中提取隐藏的、不被人发现的、但又存在有价值信息的探索过程。它是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。

物联网数据挖掘的研究主要有哪些?

1、关联规则挖掘 在物联网领域的数据挖掘中，关联规则挖掘是一种常用的方法。关联规则挖掘能够发现数据之间的关联关系，并从中提取有用的知识。关联规则挖掘的主要任务是找出频繁项集和关联规则。频繁项集是指在一组数据项中经常出现在一起的项的集合，它反映了数据项之间的交互关系。

2、企业数据挖掘未来的研究方向有：基于物联网的数据挖掘、基于社交网络的数据挖掘。基于物联网的数据挖掘：物联网技术的发展使得企业可以更加方便地获取海量的实时数据，未来可以进一步探索物联网与数据挖掘的结合，利用物联网数据挖掘技术解决企业实际问题。

3、数据挖掘里边的东西就不少。相当的SEO。算法，搜索、模式识别等等。物联网里的RFID、EPC、UID、接口，天线、GPS、GPRS、WSN、AVR、ARM、单片机类、天线什么的。云计算里的海量数据、分布计算、并行计算、普适什么的。

如何对数据进行预处理?

1、首先，对数据进行基本的处理：使用Tools Change sampling rate功能，将数据降采样至500Hz，代码示例如下：EEG = pop_resample（EEG， 500）；对于批量处理，记得编写脚本以节省时间，特别是当数据量大的时候。

2、数据清理数据清理（data cleaning） 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来清理数据。如果用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。数据集成 数据分析任务多半涉及数据集成。

3、数据预处理的五个主要方法：数据清洗、特征选择、特征缩放、数据变换、数据集拆分。数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。

4、数据预处理的方法有数据清理、数据集成、数据变换、数据归约。数据清理 通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。

5、多重插补。多重插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。

6、数据的预处理是指对所收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理。