數(shù)據(jù)預(yù)處理的四種方式

數(shù)據(jù)預(yù)處理的四種方式是：

　　1、數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識別或刪除離群點并解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)。主要是達到如下目標：格式標準化，異常數(shù)據(jù)清除，錯誤糾正，重復(fù)數(shù)據(jù)的清除。

　　2、數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)集成例程將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來并統(tǒng)一存儲，建立數(shù)據(jù)倉庫的過程實際上就是數(shù)據(jù)集成。

　　3、數(shù)據(jù)變換。通過平滑聚集，數(shù)據(jù)概化，規(guī)范化等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的形式。

　　4、數(shù)據(jù)歸約。數(shù)據(jù)挖掘時往往數(shù)據(jù)量非常大，在少量數(shù)據(jù)上進行挖掘分析需要很長的時間，數(shù)據(jù)歸約技術(shù)可以用來得到數(shù)據(jù)集的歸約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數(shù)據(jù)的完整性，并結(jié)果與歸約前結(jié)果相同或幾乎相同。

　　數(shù)據(jù)預(yù)處理（data preprocessing）是指在主要的處理以前對數(shù)據(jù)進行的一些處理。主要是清理異常值、糾正錯誤數(shù)據(jù)現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)大體上都是不完整，不一致的臟數(shù)據(jù)，無法直接進行數(shù)據(jù)挖掘，或挖掘結(jié)果差強人意。為了提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量產(chǎn)生了數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)。

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