Normalisasi Data

Mengubah / mentransformasikan data ke dalam bentuk yang paling tepat / cocok untuk proses data mining.
 

•Generalization dari data, dimana level rendah atau data

•"primitif" (data mentah) digantikan oleh higher-level concepts melalui penggunaan hirarki konsep.

•Normalization, dimana data sebuah atribut diskalakan ke dalam rentang (kecil) yang ditentukan.

•min-max normalization

•z-score normalization

•normalization by decimal scaling

•Attribute Construction (atau Feature Construction), dimana atribut-atribut yang baru dibentuk dan ditambahkan ke dalaanm kelompok atribut yang telah ada.

 

Anggap bahwa nilai minimum dan maximum untuk atribut income secara berturut-turut adalah $12,000 dan $98,000. Jika income akan dipetakan pada rentang [0.0,1.0], dengan normalisasi min-max, maka $73,600, sebuah nilai dari income ditransformasikan menjadi