Minería de Datos Arturo Olvera Lópezaolvera/MD-V17/D-MD-II-Ver2017.pdf · 2017. 6. 6. ·...

By A. OlveraBy A. Olvera

111

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

Facultad de Ciencias de la Computación

Minería de Datos

Arturo Olvera Lópezaolvera@cs.buap.mx

By A. Olvera

2121

Pre-Procesamiento

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2222

Pre-Procesamiento

� Necesidad de pre-procesamiento

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Tipos de Atributos

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Tipos de atributos

Datos

-Numéricos -Nominales

-Binarios

-n-arios

-Ordinales

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2525

Data Summarization

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2626

Data Summarization

� Es útil tener conocimiento global de los datos

– Métricas de dispersión

– Métricas tendencia central

� Con base en estas técnicas se puede tener un

panorama general de las características de

los datos

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2727

Tendencia central

� Media aritmética

� Media ponderada

� Media recortada??

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2828

Mediana

� Comúnmente cuando los datos son

asimétricos

� Mediana, métrica holística

– Interpolada:

� Moda

� Midrange (Promedio�mayor y menor)

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2929

Tendencia central

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3030

Métricas de dispersión

� Rangos, cuantiles, IQR, Desv. Estándar

� kth-percentil

� Cuartil

� IQR-> Dispersión

– Detección de outliers

� Five-number summary:

<Min,Q1,Median,Q3,Max>

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3131

Boxplots

Q3

Mediana

Q1

Maxc

Min

5-Number Summary

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3232

Varianza:

σ suele emplearse como métrica de dispersión

– Sólo si se ha seleccionado la media

– Qué ocurre con σ=0????

• Por qué??

Desviación estándar:

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3333

Gráficas/Visualización

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3434

Gráficas/Visualización

� De manera gráfica, se resume la información:

� Histogramas

� Quantile plot

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3535

Gráficas/Visualización

� Quantile-Quantile plot

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3636

Gráficas/Visualización

� Scatter plot

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3737

Gráficas/Visualización

� Scatter plot

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3838

Scatter 3D

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3939

Chernoff faces

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4040

Tag Cloud

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Limpieza de datos

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4242

Limpieza de datos

� Valores faltantes

– Al menos 6 soluciones a este fenómeno

� Datos con ruido

– Técnicas de Suavizado

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4343

Limpieza de datos

� Suavizado� Binning

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4444

Limpieza de datos

� Suavizado�Regresión

-funciones locales

� Suavizado�Clustering

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Integración de datos

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4646

Integración de datos

� Recolección de datos -> Redundancia

� Análisis de correlación

– Coeficiente de correlación:

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4747

Data Integration

� Análisis de correlación

– Chi-cuadrada

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Ejemplo

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Chi squared

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5050

Transformación de Datos

Incluye :

�Suavizado

�Agregación

�Generalización

�Normalización

�Construcción de atributos

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5151

Normalización

� Min-max

� Z-score

� Decimal scaling

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Tarea

Considere los siguientes datos:

300,123,356,89,150,600,450,970, 1078, 1998

a) Normalizar los datos mediante min-max con min=5 y max=10

b) Normalizar los datos mediante z-score

c) Normalizar los datos mediante decimal scaling

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5353

Data reduction

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5454

Data reduction

-Data cube aggregation

-Attribute/Instance subset selection

-Dimensionality reduction

-Numerosity reduction

-Discretization and concept

hierarchy generation

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5555

Attribute Subset Selection

Métodos óptimos, subóptimos, locales

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5656

Instance Selection

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5757

Dimensionality reduction

� Wavelet

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5858

Dimensionality reduction

� PCA

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5959

Numerosity reduction

� Regression and Log-Linear models

� Histogramas:

� Al menos 4 reglas de división para histogramas

– Igual ancho

– Igual Frecuencia

– V-óptimo

– Maxdiff

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6060

Numerosity reduction

� Clustering

� Sampling

� Discretization

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6161

Sampling

� With/

WithoutReplacement

� Cluster Sample

� Stratiffied

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6262

Data discretization

� Numérico -> No numérico

� Concept Hierarchy

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6363

Discretization methods

---BinningBinning�������� un solo valorun solo valor

--HistogramHistogram analysisanalysis �������� IntervalosIntervalos

--EntropyEntropy

--ChiMergeChiMerge

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6464

Entropy based discretization

MIN

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6565

Interval Merging by χχχχ2 Analysis

� Análogo al caso discreto

� Valores pequeños de χ2 indican distribuciones

similares

� Umbral pequeño: 0.1, 0.01