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簡述數據預處理的內容 簡述數據預處理的主要步驟

生活百科簡介

簡述數據預處理的內容是：
數據預處理（datapreprocessing）是指在主要的處理以前對數據進行的一些處理 。如對大部分地球物理面積性觀測數據在進行轉換或增強處理之前 ， 首先將不規則分布的測網經過插值轉換為規則網的處理 ， 以利于計算機的運算 。另外 ， 對于一些剖面測量數據 ， 如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等 ?，F實世界中數據大體上都是不完整 ， 不一致的 臟數據 ， 無法直接進行數據挖掘 ， 或挖掘結果差強人意 。為了提高數據挖掘的質量產生了數據預處理技術 。

數據預處理有多種方法：數據清理 ， 數據集成 ， 數據變換 ， 數據歸約等 。這些數據處理技術在數據挖掘之前使用 ， 大大提高了數據挖掘模式的質量 ， 降低實際挖掘所需要的時間 。數據清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數據、識別或刪除離群點并解決不一致性來“清理”數據 。主要是達到如下目標：格式標準化 ， 異常數據清除 ， 錯誤糾正 ， 重復數據的清除 。數據集成例程將多個數據源中的數據結合起來并 統一存儲 ， 建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成 。通過平滑聚集 ， 數據概化 ， 規范化等方式將數據轉換成適用于數據挖掘的形式 。數據挖掘時往往數據量非常大 ， 在少量數據上進行挖掘分析需要很長的時間 ， 數據歸約技術可以用來得到數據集的歸約表示 ， 它小得多 ， 但仍然接近于保持原數據的完整性 ， 并結果與歸約前結果相同或幾乎相同 。數據預處理是數據挖掘一個熱門的研究方面 ， 畢竟這是由數據預處理的產生背景所決定的 ， 現實世界中的數據幾乎都臟數據 。
【簡述數據預處理的內容 簡述數據預處理的主要步驟】

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