浅谈数据预处理的方法一般都有哪些?数据预处理(data preprocessing)它是指在主要处理之前对数据进行的一些处理。例如,在转换或增强大多数地球物理区域观测数据之前,通过插值将不规则分布的测量网转换为规则网,有利于计算机的操作。此外,对于一些剖面测量数据,如地震数据预处理的垂直叠加.重排.加道头.编辑.重新取样.多路编辑等。
浅谈数据预处理的方法一般都有哪些?
数据预处理(data preprocessing)它是指在主要处理之前对数据进行的一些处理。例如,在转换或增强大多数地球物理区域观测数据之前,通过插值将不规则分布的测量网转换为规则网,有利于计算机的操作。此外,对于一些剖面测量数据,如地震数据预处理的垂直叠加.重排.加道头.编辑.重新取样.多路编辑等。
数据预处理方法
1.数据清理
通过填写缺失.光滑噪声数据.识别或删除离群点,解决不一致性“清理”数据。主要目标如下:格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据清除。
2.数据集成
数据集成例程将多个数据源中的数据结合并统一存储。建立数据仓库的过程实际上是数据集成。
3.数据变换
数据通过平滑聚集、数据概化、标准化等方式转化为适用于数据挖掘的形式。
4.数据归约
在数据挖掘过程中,数据量往往非常大,需要很长时间才能对少量数据进行挖掘和分析。数据合同技术可用于获取数据集的合同表示,它要小得多,但仍接近保持原始数据的完整性,结果与合同前的结果相同或几乎相同。
数据预处理是数据挖掘的一个热门研究方面。毕竟,这是由数据预处理的背景决定的——现实世界中的数据几乎都是脏数据。
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