数据挖掘学习（一）

数据质量通常不完美，存在的问题：噪声、离群点。 数据集的一般特性：纬度、稀疏性、分辨率。 数据集的维度：是数据集中的对象具有的属性数目。低纬度数据往往与中、高维度数据有着质的不同。分析高维数据有事会陷入数据灾难，所以再进行数据与处理时 减少维度很重要。 稀疏性：指的是数据集的属性上大部分的值为0； 分辨率：数据的模式依赖于分辨率，分辨率太高，噪声严重，模式可能被掩藏在噪声中；分辨率太低，则模式可能

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