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摘要
数据挖掘是一种在海量数据中挖掘出规律、模式和知识的技术，目前在各行各业的应用中越来越普遍。然而，在进行数据挖掘之前，预处理是必不可少的一步，预处理的好坏直接影响着数据挖掘的结果。基于属性拓展的数据挖掘预处理技术是一种能够挖掘数据潜在规律、提高数据挖掘精度和准确度、提高数据挖掘的可解释性的新型预处理方法。本文将从预处理的重要性、属性拓展的基本原理、属性拓展在数据挖掘预处理中的应用以及当前存在的问题等四个方面进行论述。
关键词：数据挖掘、预处理、属性拓展
一、引言
随着信息化时代的到来，数据挖掘作为一项在海量数据中挖掘知识的技术，受到广泛关注，被应用在各个领域，如金融、医疗、电子商务等。数据挖掘的核心在于通过数据挖掘算法，从复杂的数据集中发现一些潜藏在数据中的规律、模式和知识。然而，在进行数据挖掘之前，预处理是必不可少的一步。
预处理能够帮助我们清洗并对数据进行可视化、分析、变换、归一化等操作，提高数据的质量和精度，从而更好地为数据挖掘提供服务。在不同的数据挖掘方法中，预处理的具体操作可能会有所不同，但其基本目标都是希望通过数据预处理来提高数据挖掘的效果和质量。
目前存在一些预处理的方法，如数据清洗、数据集成、数据变换、数据归规化等。但是，这些传统的方法在某些情况下可能会存在一些缺陷，如无法处理数据集中的缺失值和异常值等，预处理效果可能会缺乏可解释性。因此，一些新的预处理方法也开始逐渐受到关注和应用，其中就包括本文要介绍的基于属性拓展的数据挖掘预处理技术。
二、属性拓展的基本原理
属性拓展是一种基于数据关联性分析的方法，旨在通过发掘数据中的潜在结构和规律来拓展数据的属性。即在已有属性的基础上，增加新的属性来表示数据的特征。通过对数据的属性进行拓展，可以将数据挖掘效果提高到一个更高的层次上。
在属性拓展的过程中，首先需要进行数据的关联性分析，即通过发现数据之间的相关性和依赖性进行属性的拓展。在分析数据间关系时，可以使用不同的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、因子分析、聚类分析等。
然后就是根据分析结果，对原有数据的属性进行拓展。拓展后的属性可能是连续的值或者离散的值，其中离散值一般需要进行离散化处理，将其转化为一些离散的分类变量或者符号。
最后，为了避免拓展后的属性对数据挖掘造成噪音干扰，需要对新的属性进行筛选，保留具有意义的属性。可以使用特征选择算法，对属性进行分析，并选择合适的属性进行保存。
三、属性拓展在数据挖掘预处理中的应用
基于属性拓展的预处理技术在数据挖掘领域中已经有了一些实践和应用。属性拓展可以用在多种算法中，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。
聚类分析是一种将相似的数据进行分组的方法，可以通过聚类分析来发现数据中的规律和特性。在聚类分析中，通过属性拓展，可以增加数据的属性，进一步挖掘关联性数据。
分类算法是一种将数据分为不同类别的方法，可以通过属性拓展来更好地描述数据的分类特征，提高分类模型的准确率。
关联规则挖掘是一种找出数据中项集之间相互关联的方法，可以通过属性拓展来挖掘更多的关联规则，提高模型的可靠性和稳定性。
在已有的数据属性上进行属性拓展，可以发掘出更深入的数据关联性，增强数据的特征，提高模型的精度和鲁棒性。
四、当前存在的问题
然而，在使用属性拓展的过程中还存在着一些问题，需要额外注意。首先，在属性拓展的过程中，需要根据数据本身的特点，选择合适的拓展方法和拓展属性。且拓展出来的新属性需要确保有足够的数据支持，且能够有效地提高数据挖掘的效率和质量。
其次，在属性拓展的过程中，需要注意拓展后的属性之间的依赖性和相关性，以确保新的属性能够更好地帮助我们理解和挖掘数据。
最后，由于属性拓展可能会导致数据集的复杂性增加，可能会对数据挖掘模型的可解释性造成影响。因此，在应用属性拓展技术时，需要详细说明拓展属性的含义和内涵。
五、结论
基于属性拓展的数据挖掘预处理技术是一种能够发掘数据潜在规律、提高数据挖掘精度和准确度、提高数据挖掘的可解释性的新型预处理方法。虽然在其使用过程中可能会存在一些问题，但其优点不容忽视。今后，随着数据挖掘在各个应用场景中的不断发展，基于属性拓展的预处理技术在数据挖掘中的应用将会更为广泛。