优化大数据和数据挖掘的预处理（ID3）

数据挖掘是信息技术领域的关键技术，其核心之一是ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法，由Ross Quinlan于1986年提出，用于分类任务。本教程详细介绍了如何使用MATLAB实现ID3算法，包括核心函数如mycreatetree.m和mychooseBestFeature.m的逻辑解析。算法通过选择最优特征进行数据划分，最大化信息增益来构建决策树，同时利用熵来衡量数据纯度。该教程还包括主程序run_id3.m的执行流程，以及数据集分割和子集获取的实现方法。这套完整的ID3算法实现流程为数据挖掘工作提供了重要参考。

万物互联时代的大数据架构讲得挺到位的，《漫谈大数据和数据挖掘》就是那种你读完会点头的 PDF。前面讲了从 IT 到 DT 的演进，后面聊大数定律、Lambda/Kappa 架构，还有不少实用的例子，比如女童爱穿旅游鞋这个，蛮有意思。 数据仓库部分也讲得比较细，ER 模型和维度模型各自的适用场景得清楚。还有那四个 V：volume、variety、value、velocity，基本算是大数据入门的金句了。读完后对怎么搭架构、怎么做心里就有数了。 如果你是做前端的，虽然不直接写大数据代码，但了解这些技术背后的逻辑，和后端联调时就更顺畅了。比如你在可视化一个数据报表时，知道数据是从哪儿来的，怎么加工

大规模数据分析通常耗时较长，因此数据消减技术显得尤为重要。其主要目的在于从庞大数据集中提取精简数据，并保持数据完整性。这种优化能够显著提升数据挖掘效率，同时确保结果与原数据集基本一致。数据消减的策略包括数据立方合计、维数消减和数据压缩等。这些技术在数据仓库操作中起到关键作用。

数据挖掘（Data Mining），又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database, KDD），是从大量数据中提取有效、新颖、潜在有用且最终可理解的模式的过程。简单来说，数据挖掘就是从大量数据中“挖掘”知识。并非所有信息发现任务都被视为数据挖掘，例如，使用数据库管理系统查找个别记录或通过因特网搜索引擎查找特定Web页面，这些属于信息检索领域的任务。尽管如此，数据挖掘技术已用于增强信息检索系统的能力。

使用Matlab进行ID3决策树算法的实现。

嘿，前端开发的你应该知道，数据预在数据挖掘中是至关重要的。这个阶段主要是帮你把脏数据洗净，让数据更适合后续的。缺失数据、去噪声、整合不同来源的数据……这些都离不开有效的数据预。尤其是你用到的机器学习、数据挖掘算法，数据的质量决定了的结果好坏。所以，数据预的基本方法，包括清洗、集成、转换和消减，你都要掌握。对了，想提高效率的话，还可以试试一些工具，比如数据清洗工具 OpenRefine，真心蛮好用的。小小的提醒，记得填补遗漏数据时用合适的策略，别用错了方法哦！

ID3算法C程序实现与优化 小组成员：* 何冬蕾 1011200136* 潘荣翠 1011200132* 李燕清 1011200128* 余燕梅 1011200135* 龙兴媚 1011200130

精简数据集 在数据挖掘中, 类似“ID”的属性通常不具备分析价值, 需要移除。 在Weka中， 我们可以通过选中 “id” 属性, 点击 “Remove” 按钮来实现。 操作完成后，将新的数据集保存为 “bank-data.arff” , 并重新打开。 数值属性离散化 一些数据挖掘算法, 例如关联分析, 只能处理标称型属性。 因此, 我们需要对数值型属性进行离散化处理。 本例中, “age”, “income” 和 “children” 三个变量属于数值型。 其中, “children” 只有四个取值: 0, 1, 2, 3。 我们可以直接修改ARFF文件, 将 @attri

数据准备（预处理 1） 去除无用属性：删除无意义的属性，如 ID。 离散化：将数值型属性转换为标称型属性，以适合某些算法。例如，将“子女”属性从数值型修改为 {0, 1, 2, 3}。