1、數(shù)據(jù)預(yù)處理常見(jiàn)的幾種方法

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理常見(jiàn)的幾種方法是：

3、1.埋在粗糙集理論的約簡(jiǎn)方法中，粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。如今，KDD越來(lái)越重視它。利用粗糙集理論處理數(shù)據(jù)是一種非常有效的降低數(shù)據(jù)維數(shù)的方法。

4、2.基于概念樹(shù)的數(shù)據(jù)集中方法。在數(shù)據(jù)庫(kù)中，可以對(duì)許多屬性進(jìn)行分類，每個(gè)屬性值和概念可以根據(jù)抽象程度形成層次結(jié)構(gòu)。這種層次結(jié)構(gòu)的概念通常被稱為概念樹(shù)。概念樹(shù)一般由領(lǐng)域?qū)＜姨峁凑諒囊话愕教厥獾捻樞蚺帕懈鱾€(gè)層次的概念。

5、3.信息論與一般知識(shí)發(fā)現(xiàn)。特征知識(shí)和分類知識(shí)是一般知識(shí)的兩種主要形式，其算法基本上可以分為兩類：數(shù)據(jù)立方體法和面向?qū)傩詺w納法。

6、4.基于統(tǒng)計(jì)分析的屬性選擇方法。統(tǒng)計(jì)分析中的一些算法可以用來(lái)選擇特征屬性，如主成分分析、逐步回歸分析、公因子模型分析等。這些方法的共同特點(diǎn)是使用少量的特征元組來(lái)描述高維的原始知識(shí)庫(kù)。

7、5.遺傳算法(GA，Genetic Algo}thrn)，是一種基于生物進(jìn)化和分子遺傳學(xué)的全局隨機(jī)搜索算法。遺傳算法的基本思想是將一個(gè)問(wèn)題的可能解以某種形式編碼，形成染色體。隨機(jī)選擇n條染色體形成初始種群。然后根據(jù)預(yù)定的評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算每個(gè)染色體的適應(yīng)度值。選擇適應(yīng)度值高的染色體進(jìn)行復(fù)制，通過(guò)遺傳操作(選擇、交叉、變異)產(chǎn)生一組對(duì)環(huán)境適應(yīng)性更好的新染色體，形成新的種群。

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