数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择

这一篇博客主要来如何介绍从数据集中抽取合适的特征。

我们知道，在数据挖掘中，数据的训练算法很重要，但是同样我们对于数据的前置处理也不可忽视。因为我们对某个数据集的描述是使用特征来表示的。在前面的博客中无论我们是获得商品交易的相关性关系，还是使用决策树去对Iris进行分类，我们都是使用了数据集中所有的特征。但是实际上我们获取的数据真的有这么好吗？

举个例子，我们对西瓜进行分类，但是西瓜的编号实际上与训练毫无关系，因此我们会训练之前将去掉西瓜的编号。我们之所以去掉编号，是因为我们知道这个编号与西瓜的好坏毫无关系。但是如果给你一个陌生的数据集，有着成百上千的特征，我们又如何去除无关的数据特征得到有用的特征然后进行训练？

凭感觉？这里有两个问题：

这里说一下第二个问题。举个例子，西瓜的好坏与西瓜的颜色有关，但是如果你的数据集中西瓜的颜色全部一样，你还要不要使用这个特征进行训练呢？

肯定有人说，要！！但是如果这种特征取值相似的特征有1000个，你还要不要呢？在前面的博客中，我们可以看到使用Apriori算法进行计算，一旦\(K\)的值增大，基本上轻薄本就算不动这个数据了！

通过前面的学习我们知道，无论是交易数据，还是Iris数据，他们都是一个一个的实体（视频，声音，文本也是），我们会通过选择一个一个的特征来描述某一个实体，这可以说是建模，同时这个模型的表示能够让数据挖掘的算法能够理解。

如何选择一些好的特征，这个也就是这篇博客要讨论的话题（本篇博客是探讨探讨如何从已有的特征中选择好的特征【也就是简化模型】，而不是自己去从数据集中（比如说声音）去寻找特征）。

这样做有什么好处呢？最简单的一个就是它能够降低真实世界的复杂度。比如说我要描述一个苹果长什么样，我肯定不需要去了解苹果是从哪里买的。但是同样也有缺点，因为我们在简化的过程中，可能会忽略某一些特征，但是这些特征可能刚好有着某一些有用的信息。

特征可以初略的分为两个类型：

对于数值型特征来说，如果两个特征值相差很小，则可以认为这两个特征很相似，但是对于类别型的特征值而言，没办法说他们是否相似，因为他们要不相同，要不不相同。因为名义特征没办法进行数学上的计算，因此我们可以将它们进行二值化变成数值特征。

同样反过来，数值型特征也可以通过离散化变成类别特征，比如说花瓣长度大于某一个值为类别0，反之则为类别1。但是很明显，这样会丢失一些数据细节。

下面将以不同的数据集为例，介绍一些用来简化模型的算法。

数据集来自这里，同样在我的GIthub中也存在这个数据集。我们下载如下的数据集：

在adult.data中的部分数据如下，每一行代表的是一个人的数据，每一列表示的特征属性值（至于特征是什么，这个在adult.name文件中有介绍）：

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