上一篇介紹了arff格式，這是weka專有格式，一般情況需要我們從其他數據源抽取或者獲得。weka支持從cvs轉化，也可以從數據庫中抽取，界面如下圖 weka安裝目錄有一個data目錄，里面有一些測試數據，可以用於測試和學習。 導入了數據僅僅是一個開始，我們還需要對數據進行預處理。 數據 ...

數據預處理主要內容包括：數據清洗、數據集成、數據交換、數據規約 1.數據清洗 1.1缺失值處理 缺失值處理方法：刪除記錄、數據插補、不處理 常見插補方法： 插補方法 方法描述 均值/中位數/眾數插補 根據屬性值類型，用屬性值 ...

1、數據類型 數據分析中主要有兩類變量： 分類變量：分類變量取值一個集合，每一個值表示變量的一個分類，分類變量可以分為順序變量和名稱變量 順序變量可以按照一定順序排列起來，如：評價體檢結果：不良<一般<良好 名稱變量不存在順序關系，如：性別男或者女 ...

一.數據預處理概述 　　常遇到的數據存在噪聲、冗余、關聯性、不完整性等。 數據預處理常見處理方法： （1）數據清理：補充缺失值、消除噪聲數據、識別或刪除離群點（異常值）並解決不一致性。 　　　　目標：數據格式標准化、異常數據清除、重復數據清除、錯誤糾正 （2）數據集成：將多個數據數據 ...

數據預處理技術數據清理：空缺值處理、格式標准化、異常數據清除、錯誤糾正、重復數據的清除數據集成：將多個數據源中的數據結合起來並統一存儲，建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成。數據變換：平滑、聚集、規范化、最小 最大規范化等數據歸約：維歸（刪除不相關的屬性（維））、數據壓縮（PCA,LDA,SVD ...

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3.1數據的預處理 數據的預處理是在對數據分類或分組之前所做的必要處理，內容包括數據的審核、篩選、排序等。 3.1.2數據篩選數據篩選（data filter)是根據需要找出符合特定條件的某類數據。比如，找出銷售額在1000萬元以上的企業;找出考試成績在90分以上 ...

數據挖掘是從大量的，不完全的，有噪聲的，模糊的，隨即的數據中，提取隱含在其中的，人們事先不知道的，但有潛在的有用信息和知識的過程。 數據挖掘過程一般包括數據采集，數據預處理，數據挖掘以及知識評價和呈現。 在一個完整的數據挖掘過程中，數據預處理要花費60%左右的時間，而后的挖掘工作僅僅占工工作量 ...