摘要：
《数据挖掘导论》读书笔记（二） -38 数据预处理讨论的主题：聚集、抽样、降维、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换 聚集：两个对象或多个对此对象合并成单个对象。如统计温度，可以统计每个月的平均温度，也可以统计每年的平均温度 定量属性:求和过求平均值进行聚集 分类属性：汇总所有类别的集合 阅读全文
posted @ 2020-04-21 10:28
kis喵
阅读(186)
评论(0)
推荐(0)
|
摘要：
《数据挖掘导论》读书笔记（二） -38 数据预处理讨论的主题：聚集、抽样、降维、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换 聚集：两个对象或多个对此对象合并成单个对象。如统计温度，可以统计每个月的平均温度，也可以统计每年的平均温度 定量属性:求和过求平均值进行聚集 分类属性：汇总所有类别的集合 阅读全文
posted @ 2020-04-21 10:28
kis喵
阅读(186)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
《数据挖掘导论》读书笔记（一） -27 数据挖掘的4大主要任务：预测建模、聚类分析、关联分析、异常检测 数据集是数据对象的集合，数据对象又称为：记录、点、向量、模式、时间、案例、样本、观测或实体 属性：数据对象的性质和特征 测量标度：将数值或符号值与数据对象的属性相关联的规则 属性分类： 根据数值的 阅读全文
posted @ 2020-04-21 10:11
kis喵
阅读(248)
评论(0)
推荐(0)
|
浙公网安备 33010602011771号