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常用的数据预处理方法 常用的数据预处理方法包括以下

来源: 最后更新:22-07-29 04:59:03

导读:常用的数据预处理方法,1、墓于粗糙集理论的约简方法。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。

常用的数据预处理方法是:

  

  1、墓于粗糙集理论的约简方法。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。

  

  2、基于概念树的数据浓缩方法。在数据库中,许多属性都是可以进行数据归类,各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构,概念的这种层次结构通常称为概念树。

  

  3、信息论思想和普化知识发现。特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式,其算法基本上可以分为两类:数据立方方法和面向属性归纳方法。

  

  4、基于统计分析的属性选取方法。可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取,比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等。

  

  5、遗传算法。遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。遗传算法的基本思想是:将问题的可能解按某种形式进行编码,形成染色体。

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