數(shù)據(jù)預(yù)處理(datapreprocessing)是指在主要的處理以前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的一些處理,包括的內(nèi)容是:
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(shí)別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)。主要是達(dá)到如下目標(biāo):格式標(biāo)準(zhǔn)化,異常數(shù)據(jù)清除,錯(cuò)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(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來并統(tǒng)一存儲(chǔ),建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過程實(shí)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(shí)往往數(shù)據(jù)量非常大,在少量數(shù)據(jù)上進(jìn)行挖掘分析需要很長(zhǎng)的時(shí)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的一些處理。主要是清理異常值、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,或挖掘結(jié)果差強(qiáng)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)。 數(shù)據(jù)預(yù)處理有多種方法:數(shù)據(jù)清理,數(shù)據(jù)集成,數(shù)據(jù)變換,數(shù)據(jù)歸約等。這些數(shù)據(jù)處理技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘之前使用,大大提高了數(shù)據(jù)挖掘模式的質(zhì)量,降低實(shí)際挖掘所需要的時(shí)間。
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