主成分分析在生产过程数据预处理中的应用

刘鑫

摘 要：数据挖掘技术日趋成熟，聚类分析是数据挖掘的重要方法。本文以国内某产品制造企业产品生产线自动化采集数据为例，研究在聚类分析前，针对生产企业生产过程数据开展基于主成分分析方法的数据预处理的过程。

【关键词】数据挖掘 主成分分析 预处理 生产行为

当今世界，计算机性能不断提高，生产企业内部的信息化程度越来越高，数据库管理系统应用越来越广泛，存储数据的规模也在不断地扩大。同时，企业的生产普遍向着工艺复杂化精细化发展，产品生产工序增加，操作技术要求提升，这对企业的生产过程管理、产品质量控制带来了严峻的考验。实际中，企业管理者面对的数据也越来越繁杂，如何从大量复杂的生产过程数据中提取出有价值的知识，通过把生产行为数据和实际业务管理有效结合、归纳、挖掘其中的隐藏信息，发现这些信息之间存在的潜在联系，成为了有针对性的产品质量控制，支持企业生产高效率运营的关键。

数据预处理是数据挖掘聚类分析前必须要做的工作，其中包括对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散和归约等一系列工作，使之达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。处理过程涉及多种统计学方法，如序列分析、回归分析、贝叶斯分析、判别分析、相关分析、主成分分析等，本文主要介绍应用主成分分析方法处理生产过程数据，降低维度变量的问题。……