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数据的预处理包括什么(数据的预处理包括哪些内容?)

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发布于2024-02-27

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数据预处理(datapreprocessing)即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

  

  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、重复数据的清除等。

  

  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。

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