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第3章 数据库中的知识发现;本章目标;3.1 知识发现的基本过程;知识发现是一个系统化的工作;3.1.1 KDD过程模型;1. 阶梯处理模型;经典模型的9步骤;经典模型的9步骤（续）;2. CRISP-DM模型;CRISP-DM模型的6步骤;3. 联机模型OLAM;3.1.2 知识发现软件;1、独立的知识发现软件;2、横向的知识发现工具;3、纵向的知识发现软件;3.1.3 KDD过程的参与者;3.2 KDD过程模型的应用;3.2.1 步骤1：商业理解;3.2.2 步骤2：数据理解;3.2.3 步骤3：数据准备;高度重视以下同义词;数据质量有很多方面问题;1、抽取数据;实体识别（续）;数据值格式不一致问题;数据值格式不一致问题（续）;1）数据源;2）属性和实例选择;（1）淘汰属性;（2）构造属性;（3）实例选择（抽样）;2、清洗数据;1）噪声数据处理;噪声数据处理的方法;①发现和处理重复记录和错误属性值;②数据平滑;例如：3、6、12、22、24、26、27、30、30
划分为等高度的箱
箱1：3、6、12
箱2：22、24、26
箱3：27、30、30
根据箱均值进行平滑
箱1：7、7、7
箱2：24、24、24
箱3：29、29、29
根据箱边界进行平滑
箱1：3、3、12
箱2：22、22(26)、26
箱3：27、30、30;③聚类分析;2）缺失数据处理;3、变换数据;四种常用的标准化方法;Min-Max标准化;;Z-Score标准化;课堂练习;3.2.4 步骤4：建模;3.2.5 评估;3.2.6 部署和采取行动;;本章结束
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