今天就跟大家聊聊有关有哪些数据预处理的方法,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
数据预处理的方法有:1,数据清理,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;2、数据集成,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;4、数据归约。
数据预处理(数据预处理)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,重新取的样,多路编辑等。
<强>数据预处理的方法
<强> 1,数据清理
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。
<强> 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。
<强> 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。
<强> 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。
数据预处理是数据挖掘一个热门的研究方面,毕竟这是由数据预处理的产生背景所决定的,现实世界中的数据几乎都脏数据。
看完上述内容,你们对有哪些数据预处理的方法有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注行业资讯频道,感谢大家的支持。
有哪些数据预处理的方法
