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数据挖掘数据预处理的关键技术有哪些
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第1个回答 2017-05-20
分箱方法是一种简单常用的预处理方法,通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”,实际上就是按照属性值划分的子区间,如果一个属性值处于某个子区间范围内,就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据(某列属性值)按照一定的规则放进一些箱子中,考察每一个箱子中的数据,采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术时,需要确定的两个主要问题就是:如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理。本回答被提问者采纳
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中的数据预处理
答:
数据预处理涵盖了一系列关键步骤,
包括数据清理、数据集成、数据变换和数据归约
。数据清理是预处理的第一步,通过填充缺失值、平滑噪声、识别和处理异常点以及解决不一致性,旨在达到格式标准化、异常数据剔除、错误修正和重复数据消除等目标。数据集成则是将来自多个数据源的信息整合在一起,创建统一的数据存...
大
数据的关键技术有哪些
_大
数据处理的关键技术有哪些
?
答:
大数据处理关键技术一般包括:
大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等
)。一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称...
数据预处理的
方法
有哪些
答:
数据预处理的方法有数据清理、数据集成、数据变换、数据归约
。1、数据清理 通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标:
格式标准化,异常数据清除,错误纠正
,重复数据的清除。2、数据集成 数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储,建...
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