1、數據預處理技術有哪些

2、有四種數據預處理技術：

3、1.數據清理?？杖敝堤幚?、格式標準化、異常數據消除、錯誤校正和重復數據消除。

4、2.數據整合。將來自多個數據源的數據組合起來，以統(tǒng)一的方式存儲，構建數據倉庫的過程實際上就是數據集成。

5、3.數據轉換。平滑、聚合、歸一化、最小-最大歸一化等。

6、4.數據簡化。降維(刪除無關屬性(維度))、數據壓縮(PCA、LDA、SVD、小波變換)、數值降維(回歸和對數線性模型、線性回歸、對數線性模型、直方圖)。

7、現實中，世界上的數據一般都是不完整、不一致的臟數據，無法直接挖掘，或者挖掘結果不盡如人意。為了提高數據挖掘的質量，數據預處理技術得到了發(fā)展。數據預處理的方法有很多：數據清洗、數據集成、數據轉換、數據歸約等。這些數據處理技術是在數據挖掘之前使用的，大大提高了數據挖掘模式的質量，減少了實際挖掘所需的時間。數據清理例程通過填充缺失值、平滑噪聲數據、識別或刪除異常值以及解決不一致來“清理”數據。主要實現了以下目標：格式標準化、異常數據剔除、糾錯和重復數據剔除。在挖掘數據的時候，數據量非常大，少量的數據挖掘和分析需要很長的時間。利用數據約簡技術可以得到數據集的約簡表示，約簡表示要小得多，但仍接近保持原始數據的完整性，結果與約簡前相同或幾乎相同。

本文到此結束，希望對大家有所幫助。

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