数据预处理的方法有哪些

常用知识 (28) 2个月前

本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。

数据预处理(data preprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前,首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理,以利于计算机的运算。另外,对于一些剖面测量数据,如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。

数据预处理的方法

1、数据清理

通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标:格式标准化,异常数据清除,错误纠正,重复数据的清除。

2、数据集成

数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储,建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。

3、数据变换

通过平滑聚集,数据概化,规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

4、数据归约

数据挖掘时往往数据量非常大,在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间,数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并结果与归约前结果相同或几乎相同。

数据预处理是数据挖掘一个热门的研究方面,毕竟这是由数据预处理的产生背景所决定的--现实世界中的数据几乎都脏数据。

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