數據挖掘學習（一）

數據質量通常不完美，存在的問題：噪聲、離羣點。 數據集的一般特性：緯度、稀疏性、分辨率。 數據集的維度：是數據集中的對象具有的屬性數目。低緯度數據往往與中、高維度數據有着質的不同。分析高維數據有事會陷入數據災難，所以再進行數據與處理時 減少維度很重要。 稀疏性：指的是數據集的屬性上大部分的值爲0； 分辨率：數據的模式依賴於分辨率，分辨率太高，噪聲嚴重，模式可能被掩藏在噪聲中；分辨率太低，則模式可能

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