A. Ch4 数据预处理—数据变换、规约
深入探索数据预处理的艺术，让我们一起揭开Ch4 数据变换与规约的神秘面纱
4.3.4 构建洞察力的属性
在数据挖掘的探索之旅中，为了挖掘更深层次的信息，提升预测精度，我们常常需要对现有属性进行创新性改造，形成新的洞察视角。例如，在防窃漏电问题的研究中，初始属性包括供人电量和供出电量。这些数据背后隐藏着损耗与异常行为的线索：供人电量略大于供出电量，可能是损耗的结果；而若发现显著差异，可能揭示了窃电行为的存在。通过这样的属性构造，我们能够揭示出更深层次的模式。
4.3.5 小波变换，探索信号的奥秘
小波变换，这个新兴的数据分析神器，以其独特的多分辨率特性，捕捉信号的时域和频域特征。通过伸缩和平移操作，它能够在不同尺度上聚焦分析，揭示非平稳信号的隐含模式。小波系数就像是信号的指纹，挑选恰当的系数，就能抽丝剥茧，提取出关键信息。
4.4 数据规约：高效挖掘的催化剂
面对大数据的挑战，数据规约就像一把高效钥匙，能够提炼出精华，减少计算负担。它的价值在于：减少无效数据的干扰，提高模型的精准度；缩小数据规模，缩短挖掘时间；降低存储成本，简化存储需求。
4.4.1 属性规约：压缩数据维度的艺术
属性规约通过合并或剔除不相关属性，以减少数据维度。目标是找到一个最小的属性子集，确保其概率分布与原数据尽可能相似，从而提高分析效率，降低计算复杂性。
4.4.2 数值规约：数据瘦身的策略
数值规约则通过参数或无参数方法，如回归和聚类，来减少数据量。如直方图用分箱近似数据分布，聚类通过创建数据簇来替代原始数据，而抽样则以样本代替海量数据，为查询结果提供估算。
4.5 R语言预处理实战：简化数据处理流程
R语言提供了丰富实用的预处理工具，如小波变换函数，简单线性模型的lm()，以及抽样方法sample()，它们都是数据科学家手中不可或缺的工具，帮助我们高效地进行数据清洗、转换和规约，为后续的数据分析和挖掘奠定坚实基础。
通过这些预处理技术，我们不仅能够优化数据，还能够揭示数据背后的深层次信息，为数据驱动的决策提供有力支持。掌握这些技巧，让你的数据预处理之旅更加得心应手。