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目录
[1. 前言](#1. 前言)
[2. 数据变换](#2. 数据变换)
[2.1 数据规范化](#2.1 数据规范化)
[编辑 2.2 数据离散化](#编辑 2.2 数据离散化)
[2.2.1 非监督离散化](#2.2.1 非监督离散化)
[2.2.2 监督离散化](#2.2.2 监督离散化)
1. 前言
在进入这一篇文章之前，我希望大家看看另外两篇文章
核心思想：
1、大数据中最重要的部分就是数据处理
2、数据处理中第一步就是数据预处理
3、数据预处理目的是提高数据的质量，使得我们能使用更高质量的数据进行后续处理
4、数据预处理包括：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约
数据清洗：1、缺失值处理
2、噪声处理
数据集成：1、数据集成中最大的问题就是数据冗余
2、冗余数据包括：冗余样本、冗余属性
3、数据冗余中最重要的部分是：冗余检测
4、冗余检测包括：有序数据检测、无序数据检测
5、检测方式有两个角度：a. 将数据看成向量空间的点；b. 将数据看成向量
接下来，我们进入数据预处理的下一部分：数据变换
2. 数据变换
定义： 由于数据量之间的量纲、连续性 等不同导致不同数据之间不能比较，因此需要通过数据变换使他们具有可比性。
**数据变换包括 ：**数据规范化、数据离散化
2.1 数据规范化
**目的：**将不同数据（属性）按一定规则进行缩放，使它们具有可比性
**举个例子：**体重和身高两个数据量之间不能比较，因为量纲不同，因此需要规范化
最小-最大规范化：（对原始数据进行线性变换。把数据A的观察值v从原始的 区间[minA，maxA]映 射到新区间 [new_minA，new_maxA]）【0-1规范化又称为归一化】
0-1规范化：
minA，maxA\] - \[new_minA，new_maxA\]规范化：   > **用处：**能够调节两个属性的量纲，让两者可以比较 > > **缺点：**噪声影响非常大，对离群值很敏感 因此，提出**z-score规范化**！！！！ **z-score规范化：**   **小数定标规范化：**  ###  2.2 数据离散化 连续数据过于细致，数据之间的关系难以分析，划分为离散化的区间，发现数据之间的关联，便于算法处理。 > * 思考什么是离散化？ > * **离散化本质就是限制类的数量** > * **限制类的数量**其核心思想和平滑是相同的 > * 平滑也就是我们进行数据清洗（缺失、噪声处理）的核心思想 #### 2.2.1 非监督离散化 * 分箱 * 聚类  #### 2.2.2 监督离散化 * 熵的计算  > **熵的本质思想：**信息不确定性越大，价值越大 > > **例如：** > > 1、"太阳从东边升起来"这个信息没有不确定性，这是一个必然事实。那么这个信息对于我们来说是没有价值的。 > > 2、"特朗普将赢得大选"这个信息不确定性相当大（特朗普不一定赢）。因此，我们听到这个信息会很好奇，为什么特朗普将赢，因此这个信息价值很大。 *** ** * ** *** 那么如何利用熵来对数据进行离散化呢？ **离散化：**就是把数据的类别减少（限制类别数量）。 因此，**利用熵来实现离散化的关键在于：**为连续的数据进行有限的分类。 问题的关键就转化为：**如何利用熵有效的对数据进行分类** **分类方法：**  * D：待分类数据集 * a：数据集的特征属性 * V：数据集特征属性a的不同分类集合（**V是我们找max过程中需要改变的**） **举个例子：**   如果想要学习更多深度学习知识，大家可以点个关注并订阅，持续学习、天天进步 你的点赞就是我更新的动力，如果觉得对你有帮助，辛苦友友点个赞，收个藏呀\~\~\~ 