数据预处理的一般流程
1.去除唯一属性 类似于身份证信息，编号这类的属性，对数据分析无实际意义作用，在数据预处理的过程中我们将其删除。 2.缺失值填补 （1）均值填补：使用属性的平均值进行填补。 （2）同类均值填补：将样本进行分类，然后将缺失值所在类的属性均值拿来进行填补。 （3）众数填补：属性值出现 ...
原文：数据预处理流程
原文链接：最全面的数据预处理介绍 作者：可爱的算法 一 数据可能存在问题 在实际业务处理中，数据通常是脏数据。所谓的脏，指数据可能存在以下几种问题 主要问题 : . 数据缺失 Incomplete 是属性值为空的情况。如 Occupancy . 数据噪声 Noisy 是数据值不合常理的情况。如 Salary . 数据不一致 Inconsistent 是数据前后存在矛盾的情况。如 Age vs. ...
2020-03-27 16:07 0 2424 推荐指数：
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数据预处理主要内容包括：数据清洗、数据集成、数据交换、数据规约 1.数据清洗 1.1缺失值处理 缺失值处理方法：删除记录、数据插补、不处理 常见插补方法： 插补方法 方法描述 均值/中位数/众数插补 根据属性值类型，用属性值 ...
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1、数据类型 数据分析中主要有两类变量： 分类变量：分类变量取值一个集合，每一个值表示变量的一个分类，分类变量可以分为顺序变量和名称变量 顺序变量可以按照一定顺序排列起来，如：评价体检结果：不良<一般<良好 名称变量不存在顺序关系，如：性别男或者女 ...
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一.数据预处理概述 常遇到的数据存在噪声、冗余、关联性、不完整性等。 数据预处理常见处理方法： （1）数据清理：补充缺失值、消除噪声数据、识别或删除离群点（异常值）并解决不一致性。 目标：数据格式标准化、异常数据清除、重复数据清除、错误纠正 （2）数据集成：将多个数据数据 ...
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数据预处理技术数据清理：空缺值处理、格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除数据集成：将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。数据变换：平滑、聚集、规范化、最小 最大规范化等数据归约：维归（删除不相关的属性（维））、数据压缩（PCA,LDA,SVD ...
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Weka数据预处理(一) 对于数据挖掘而言，我们往往仅关注实质性的挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，而忽视待挖掘数据的质量，但是高质量的数据才能产生高质量的挖掘结果，否则只有"Garbage in garbage out"了。保证待数据数据质量的重要一步就是数据预处理（Data ...
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