数据中包含很多噪声数据，需要去除不相关的数据，比如如分析无关的字段；了解数据质量，有些数据质量不足以直接使用，如包含过多的缺失值，需要进行缺失值处理；数据字段不能够直接使用，需要派生新的字段，以更好的进行进一步...
1.将数据进行中心化的原因：减去均值等同于坐标移动，这样就能把原始数据点的中心移到与原点重合，此举有利于很多表达，比如数据的协方差矩阵可以直接写成X*X'，若没有减去均值，则每两个特征之间都要进行(X-X均值)*（Y-...
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。数据的预...
1.原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。3.在数据挖掘之前要对原始数据进行预处理是数据挖掘中使用的数据的原则。
一般情况下，数据预处理主要有数据清洗（如对异常值、缺失值、数据格式的处理）、构造新变量（均值、因子分子中的因子）、数据标准化、数据类型的变换等。对于异常值、缺失值要给出其产生的原因，对于构造新变量、数据标准化...
因为脏数据的存在，需要预处理单位不一致，比如，身高1.7米，体重120斤，那么1.7和120不在一个数量级上，导致1.7的权重被淹没有时候需要降维，降低运算量，有时需要升维，达到线性可分，这些都是预处理的方面...
冗余是在数据集成中常见的一个问题，如果一个属性能由另一个或另一组属性“导出”，则此属性可能是冗余的。（3）数据值的冲突和处理不同数据源，在统一合并时，需要保持规范化，如果遇到有重复的，要去重。数据预处理的...
为了使数据更加适合挖掘,需要对数据进行预处理操作,其中包含大量复杂的处理方式:聚集,抽样,维归纳,特征子集选择,特征创建,离散化和二元化和变量变换。聚集将两个或多个对象合并成单个对象,如将多张表的数据汇集成...
数据预处理一方面是为了提高数据的质量，另一方面也是为了适应所做数据分析的软件或者方法。一般来说，数据预处理步骤有数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约，每个大步骤又有一些小的细分点。当然了，这四个大步骤在做数据...
在数据清洗完成后接着甚至同时进行数据集成、变换、规约等一系列的处理，而整个过程称之为数据预处理。在整个数据挖掘过程中，数据预处理工作大致占据整个过程的60%。一般来说，数据预处理的主要包括如下内容：数据...
2024/7/6
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