概述
鲁棒算法
--有噪声也可以产生可接受的结果。
使用【特征、变量】替代【属性】。
数据预处理
1.特征子集选择
2.特征提取：
由原始数据创建新的特征集。
3.将特征映射到新空间
4.特征构造：
由一个或者多个原始特征构造新的特征。
5.二元化
6.非监督离散化
7.具有过多值的分类属性
二、相似性和相异性的度量
1.距离
参考：数学中常见的距离
https://blog.csdn.net/Losteng/article/details/50893931
2.非度量的距离--集合差、时间
度量：
3.相关性
只能检查是否存在线性相关，（-1，1）；若为0，则不存在线性相关，有可能由非线性相关。
4.相似系数
5.Bregman散度
6.mahalanobish距离
7.非对称属性
只有非零属性值才重要的属性称为非对称属性，比如二元属性，当考虑普通人的患癌情况时，健康时属性为0，患癌时为1，这样大部分情况下该属性都为0，因此我们一般只关注属性为1的情况，所以这个就是非对称的二元属性。
8.组合异种属性的相似度：
如果两个对象非对称属性上的值都为0，则计算相似度时忽略他们，可以很好地处理遗漏值
*不懂
最后
以上就是激昂大地为你收集整理的数据挖掘导论笔记1——第二章：数据的全部内容，希望文章能够帮你解决数据挖掘导论笔记1——第二章：数据所遇到的程序开发问题。
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