数据挖掘是信息技术领域中的一个重要分支，它涉及到从大型数据集中提取有用信息的过程。在数据挖掘过程中，数据预处理是至关重要的一步，因为它直接影响到后续分析和挖掘结果的准确性和可靠性。本实验报告主要关注数据预处理中的数据平滑技术，包括均值平滑、中值平滑和边界值平滑，这些都是降低噪声、消除异常值和提升数据质量的有效方法。
数据平滑的主要目的是减少数据中的随机波动，使得数据更加稳定和易于分析。在这个实验中，数据平滑的方法是基于箱线统计的，箱的深度设定为3。这意味着数据会被分成一系列包含3个数值的小箱，然后对每个箱内的数据应用特定的平滑策略。
1. 均值平滑：这种方法是计算每个箱内所有数值的平均值，并用这个平均值来代替原有的数值。例如，对于一个包含13、15和16的箱子，其均值平滑后的结果是14.33。这种方法能较好地去除轻微的噪声，但可能对极端值敏感。
2. 中值平滑：中值是一种统计量，表示一组数值中间的数。在每个箱内，中值平滑方法选取中间的数值作为箱的新值。对于奇数个数值的箱，中值就是中间的那个数；对于偶数个数值的箱，中值可以是中间两个数的平均值。这种方法对异常值有较好的鲁棒性，因为中值不被极端值显著影响。
3. 边界值平滑：这种方法在处理边界值时，会倾向于选择靠近箱子边界的数据值。具体而言，如果箱子内的数据分布均匀，边界值平滑可能会选择箱内的最小或最大值。这种方法适用于当异常值可能出现在数据的边界时。
实验中，采用了C语言来实现这些平滑方法。通过读取数据文件，将数据存储在链表中，然后遍历链表以执行平滑操作。程序首先读取数据，计算数据的数量，然后按照设定的箱深度进行平滑处理。在均值平滑中，计算每个箱的平均值并替换原有数值，同时找出离群值；在中值平滑中，找到每个箱的中值；在边界值平滑中，可能会根据具体实现来确定如何处理边界值。
实验的程序输出了原始数据、经过各种平滑处理后的数据以及可能的离群值。这样的过程有助于理解数据平滑的效果，以及不同方法在处理噪声和异常值时的行为差异。
数据预处理是数据挖掘的关键步骤，平滑技术能够帮助我们获得更可靠的数据集，从而提高数据分析和挖掘的准确性。在实际应用中，选择合适的平滑方法取决于数据的特性、噪声程度以及对异常值的容忍度。通过实验，学生不仅可以掌握基本的编程技巧，如链表操作和文件读取，还能深入理解数据预处理的重要性，为未来进行复杂的数据挖掘任务打下坚实基础。
