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数据预处理技术有哪些 常见的数据预处理技术有哪些

来源: 最后更新:22-08-08 01:06:21

导读:数据预处理技术有哪些,1、数据清理。空缺值处理、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。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。平滑、聚集、规范化、最小 最大规范化等。4、数据归约。

四种数据预处理技术:

  

  1、数据清理。空缺值处理、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。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。平滑、聚集、规范化、最小 最大规范化等。

  

  4、数据归约。维归(删除不相关的属性(维))、数据压缩(PCA,LDA,SVD、小波变换)、数值归约(回归和对数线形模型、线形回归、对数线形模型、直方图)。

  

  现实世界中数据大体上都是不完整,不一致的脏数据,无法直接进行数据挖掘,或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理有多种方法:数据清理,数据集成,数据变换,数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用,大大提高了数据挖掘模式的质量,降低实际挖掘所需要的时间。数据清理例程通过填写缺失的值、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。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。

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