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数据转换是指将数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程。
数据变换主要找到数据的特征表示，用维变换成转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式，包括规格化、归约、切换、旋转和投影等操作。
规格化指将元组集按规格化条件进行合并，也就是属性值量纲的归一化处理。规格化条件定义了属性的多个取值到给定虚拟值的对应关系。对于不同的数值属性特点，一般可以分为取值连续和取值离散的数值规格化问题；归约指将元组按语义层次纠构进行合并。语义层次结构定义了元组属性值之间的IS—A语义关系。规格化和归约能大量减少元组数量，提高计算效率。同时也提高了数据挖掘的起点。使得一个算法能够发现多层次的知识，适应不同应用的需要。 还可以用多维立方体(Data Cube)来组织数据，采用数据仓库技术中的切换、旋转和投影技术，把初始的数据集按照不同的层次、粒度和维度进行抽象和泛化，从而生成不同抽象级别上的数据集。
数据转换包含以下处理内容：
(1)平滑处理。该过程帮助除去数据中的噪声，主要技术方法有：Bin方法、聚类方法和回归方法。
(2)合计处理。对数据进行总结或合计(Aggregation)操作。例如：每天销售额(数据)可以进行合计操作以获得每月或每年的总额。这样操作常用于构造数据立方体或对数据进行多细度的分析。
(3)数据泛化处理(Gencralization)。所谓泛化处理就是用更抽象(更高层次)的概念来取代低层次或数据层的数据对象。例如；街道属性，就可以泛化到更高层次的概念，如：城市、国家。同样对于数值型的属性，如年龄属性，就时以映射到吏高层次概念，加：年轻、中年和老年。
(4)规格化。规格化就是将有关属性数据技比例投射到特定小范围之中。如将工资收入属性值映射到-0.1-1.0。