一、数据编码主要三个
数据正规化(Data Normalization)
• 将数据重新分布在一个特定的范围内(0~1)
• 年龄 VS. 年薪
• 数据正规化的方法
• 极值正规化(Min-Max Normalization)
• Z-分数正规化(Z-Score Normalization)
2.数据一般化(Data Generalization)
• 数据的概念阶层(Concept Hierarchy)
向上提升
• 会员地址用城市或是北中南东四区取代
3.数据精简
• 记录精简(Record Reduction)
• 域值精简(Value Reduction)
• 字段精简(Attribute Reduction)
二、数据正规化常用方法
1.极值正规化(Min-Max Normalization)
2.Z-分数正规化(Z-Score Normalization)
三.数据一般化的常用方法
数据型态的转换(Data Type Transformation)—两种形态数据之间的互转：类别转数值型；数值型转类别
• 1.类别型转换成数值型数据
• 连续性指派(Continuousness Arbitrary)
• 学历(以入学年龄取代)：小学(6)、国中(12)、高中(15)、大学(18)、硕士(22)
• 性别(以逾期概率取代) ：男、女
•2. 数值型转换成类别型数据
• 数据离散化(Data Discretization)
• 利用集群法将数值型态数据分群，接着将群集取合适名称，再利用群集的名称代替群集内所包含的数值型数据，转换成类别型数据
•3. 为什么要数值一般化？
数值型字段常常模型不稳定的来源之一。
• 常常我们会发现分类模型在训练数据集的预测准确度很高，但在测试数据集中的准确度却大幅度下滑
• 其中一个相当大的原因就是，许多的输入字段(尤其是数值型输入字段)，在目标字段值上的分布，训练数据集与测试数据集的差异很大
•4. 数值一般化的优点？
对数值字段作离散化，有下列数个优点
• 1可使数据精简，降低数据的复杂度，让数据更容易被解释
• 2可支持许多无法处理数值型字段的分类算法
• 例如，贝氏分类(Bayesian Classification)算法、以关联规则(Association Rules)为基础的分类算法等
•3 可提高分类器的稳定性，进而提升分类模型的准确度
•4可找出输入字段在目标字段上的趋势(Trend)，有助于未来的解
• 5 然而，数值字段离散化除了让数据精简、稳定模型外，如何让分析人员易于理解与解释也是非常重要的
一个易于理解与解释的离散化结果是，输入字段在目标字段上能够看出明显的趋势性(Trend)
四、数据一般化之–数值转类别方法
分离技术(Discretization)：切割出数个区间来取代值域上众多的数据数值
• 依据对数据的认知、专家的建议、普遍存在的现象，将数据数值分离出数个区间
• 年龄可以分离出下列三个区间，(0, 30]、(30,60]、(60,120]，并分别对应到 ‘青年’、‘中年’ 和 ‘老年’ 等三个数据数值
常用的分离技术：装箱法(Binning Method)
• 1.等宽(Equal-Width-Interval)装箱法
在使用者所给定之箱子个数n下，依据排序过后数据数值之最大值与最小值切割成n个等宽箱子
• 以年龄而言，在使用者所给定之箱子个数为3下，每一个箱子的宽度为 (36-28+1) /3 = 3
• 箱子一：28, 29, 30
• 箱子二：31, 32
• 箱子三：35, 36
• 2.等分(Equal-Frequency-Interval)装箱法
• Equal-Size-Interval Binning Method
• Histogram Equalization Binning Method
• 在使用者所给定之箱子个数n下，依据数据数值的数量切割成n个数量相等箱子
• 会员数据表中总共有7笔数据记录，在用户所给定之箱子个数为3下，每一个箱子可装载之数据笔数为为7/3 = 2.33，经四舍五入后为2
• 箱子一：28, 29
• 箱子二：30, 31
• 箱子三：32, 35, 36