数据预处理的方法有哪些,数据预处理包括哪些方面

数据预处理步骤 2023-09-12 15:41 567 墨鱼

数据预处理步骤

数据预处理的方法有哪些,数据预处理包括哪些方面

数据预处理方法主要包括：数据清洗、数据转换、数据描述、特征选择（组合）、特征提取。 1.数据清理在数据清理阶段，首先处理缺失值和噪声数据。缺失数据由NA数据的存在来表示。处理缺失数据值的主要方法解释如下。插值填充使用现有数据的分布来推断缺失值。例如，均值填充（主要针对连续属性）、众数填充（主要针对离散属性）、回归填充（基于现有属性值的回归）

˙﹏˙ 数据预处理方法(1)聚合将两个或多个对象组合成单个对象。数据预处理方法(2)采样采样是选择数据对象子集进行分析的常用方法。数据预处理的主要步骤是：数据清洗、数据整合、数据缩减和数据转换。本文将从这四个方面详细介绍具体方法。如果你在项目中这些方面的数据处理做得好的话，对未来会有用处

╯０╰ 数据预处理方法包括：1.数据清理，通过填充缺失值、平滑噪声数据、识别或去除异常值、解决不一致问题来"清理"数据；2.数据集成，将多个数据源的数据组合起来。将数据合并并统一存储以建立数据（1）数据清理：完成数据中的缺失值，消除噪声数据，识别或删除异常值，并解决不一致问题。 2）数据集成：以统一的方式集成和存储来自多个数据源的数据（3）数据转换：通过平滑的聚合和数据汇总

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