浅谈数据预处理的方法一般都有哪些?

　　浅谈数据预处理的方法一般都有哪些?数据预处理(data preprocessing)它是指在主要处理之前对数据进行的一些处理。例如，在转换或增强大多数地球物理区域观测数据之前，通过插值将不规则分布的测量网转换为规则网，有利于计算机的操作。此外，对于一些剖面测量数据，如地震数据预处理的垂直叠加.重排.加道头.编辑.重新取样.多路编辑等。

　　浅谈数据预处理的方法一般都有哪些?

　　数据预处理(data preprocessing)它是指在主要处理之前对数据进行的一些处理。例如，在转换或增强大多数地球物理区域观测数据之前，通过插值将不规则分布的测量网转换为规则网，有利于计算机的操作。此外，对于一些剖面测量数据，如地震数据预处理的垂直叠加.重排.加道头.编辑.重新取样.多路编辑等。

　　数据预处理方法

　　1.数据清理

　　通过填写缺失.光滑噪声数据.识别或删除离群点，解决不一致性“清理”数据。主要目标如下：格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据清除。

　　2.数据集成

　　数据集成例程将多个数据源中的数据结合并统一存储。建立数据仓库的过程实际上是数据集成。

　　3.数据变换

　　数据通过平滑聚集、数据概化、标准化等方式转化为适用于数据挖掘的形式。

　　4.数据归约

　　在数据挖掘过程中，数据量往往非常大，需要很长时间才能对少量数据进行挖掘和分析。数据合同技术可用于获取数据集的合同表示，它要小得多，但仍接近保持原始数据的完整性，结果与合同前的结果相同或几乎相同。

　　数据预处理是数据挖掘的一个热门研究方面。毕竟，这是由数据预处理的背景决定的——现实世界中的数据几乎都是脏数据。

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