HCIE数据挖掘笔记-005数据挖掘专业名词

数据对象和属性类别：

　数据一般有噪声，数量庞大，且来自不同的数据源

　数据集由数据对象组成，一个数据对象代表一个实体

　数据对象：样本、实例、数据点、对象　　

　数据对象以数据元组的形式存放在数据库中，数据库的行对应于数据对象，列对应于属性

　属性是一个数据字段，与维、特征、变量对应

　维 用于数据仓库中

　特征 用于机器学习中

　变量 用于统计学中

　属性的类型 值域

　属性有四大类：　

　　标称属性：只代表某种类别，不具有意义的序（无排序）例如第一食堂、第二食堂这种也是不具有意义的序

　　二元属性：标称属性的一种特殊情况 ，只有0/1

　　序数属性：顺序有意义，相继值之间的差是未知的，各值之间可以相互比较，但不一定是数字（比如白金会员、超级会员等）

　　数值属性：定量的可度量的量，用整数或者实数表示。

　　　区间标度属性：以相等的单位尺度度量

　　　比例标度属性：具有固定零点的数值属性

　　数值属性和序数属性之间在某些情况下可以相互转换

　额外两种类型：

　　离散型：有限个/无限个可数个数

　　连续性：数据具有连续性

　　离散型数据与连续型数据在一些情况下也可以相互转换（区间分割/加值等，一般把连续转换为离散）

　数据集类型：数据对象有时叫做点

　　训练集：用于训练模型

　　测试集：用于测试模型，对比预测值与真实值。

　　验证集：用于调参，与测试集的区别为：验证集可以反复用，测试集仅用于一次测试

　　一般训练：测试：验证为6：2：2

　　当数据量很大，需使用GPU加速时：训练、测试、验证的比值为：8：1：1

　　在不适用验证集时训练集测试集比：

　　　总数据在1w以下：7：3

　　　总数据在1w以下：8：2

　　　数据量大到需使用GPU加速训练：9：1

　　数据集的维度：一维数据、二维数据、多维数据、高维数据

　　数据集的稀疏性：在矩阵中，如果数值为0的元素远大于非0元素的个数，非0元素排列无规律时，称为稀疏矩阵；若非零元素占大多数时，称为稠密矩阵。（IE考试中记住概念即可）稀疏矩阵可以用于提升性能

　　数据集的分辨率：灰度计算、图片压缩等（使用K-means）

　　数据汇总统计：量化，用单个数或数的小集合捕获可能很大的值集的各种特征

　　　中心趋势度量：均值、中位数和众数

  　　　度量数据散布：极差、四分位数（四等分位：第25个百分位数、第50个百分位数、第75个百分位数、第100个百分位数）、方差、标准差、四分位数极差