|
一、数据清洗
1.数据缺失：①忽视（删除） 仅占比较小（2-3%）时可用②填充——固定填充；根据经验、样本猜测
2.离群点（正常）V.S. 异常点
离群点是相对概念（根据平均距离算）
3.重复数据
①使用滑动窗口，窗口内两两比较（假设：高度疑似的数据是紧挨的→生成KEY（根据相关知识），按key排序）
二、数据转换
1.类型转换
2.标准化（编码化，需要注意非顺序类的编码化，如果默认按0、1、2编码，则暗含了距离的属性。可用多位表示等间距）
(v-min)/(max-min) (new_max - new_min（通常为1、0）) 映射到0-1区间
或(v-μ)/Σ
3.采样
1.数据聚集取平均，数据更稳定
2.调整类别比例（整体准确率不适用于不平衡数据集——用G-mean=（Acc+ * Acc-）^1/2或F-measure）
3.over-sampling向上采样：样本中较少的类别，采用中间距离随机自我复制
4.boundary sampling边界采样：用于数据量太大
三、数据描述
可视化：
1.高维：matlab中的box plots（将数据拆分为每一维）、parallel coordinates（将数据用折线表示，每个维度为一个轴）
2.文本可视化：citespace（显示引用的次数）、Gephi（社交网络）
四、特征选择和提取 算法：PCA LDA
选择：
1.利用熵
H（X）=﹣Σp(x)log(p(x)) 熵（越大说明不确定性越大，最大为1）
H（X | S）= P（S = a） H（X | S = a） + P（S = b） H（X | S = b）
gain(S,X) = H(S) - H(S | X) 信息增益
2.选择属性
分支定界法：假设S1属性集包含S2，则J（S1）＞J（S2）（J为效能） 可得最优解
贪心算法为非最优解但速度较快
提取：
1.边缘检测：差分（做差值，若差值很大则可能为边缘点）
2.主成分分析（PCA）：属性的variance就是信息，若v越大则该属性越重要；去中心化；去相关性：Y=PX（旋转）XXT = QDQT （特征分解，D为对角阵）YYT = PQD(PQ)T 则令P=QT 即可将YYT 转化为对角阵（去相关性）；投影到一条线上（降维）：投影前投影后差距最小（距离）
PCA实际上是把特征投影到特征值最大的特征向量上，matlab函数：[V,D] = eig（s）
PCA用于非监督学习
3.线性判别分析（LDA）：用于监督学习（有标签）
投影降维，还要保证不同组的数据分开（没有重合，距离尽可能大）fisher准则 MAX J = （μ1 - μ2）2 /(S12 +S22 )
Sw = S1 + S2
SB = （μ1 - μ2）*（μ1 - μ2）T
w = argmax（wT SB w）/(wT Sw w) = Sw-1 *(μ1 - μ2) （两分类问题）
|