《預處理技術》課件

《預處理技術》ppt課件目錄contents預處理技術概述數(shù)據(jù)預處理文本預處理圖像預處理音頻預處理預處理技術的應用場景與案例分析預處理技術概述01定義與重要性定義預處理技術是指在數(shù)據(jù)采集后，在進行數(shù)據(jù)分析之前，對原始數(shù)據(jù)進行清洗、集成、轉換和規(guī)約等處理的統(tǒng)稱。重要性預處理是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的重要環(huán)節(jié)，通過對原始數(shù)據(jù)進行適當?shù)奶幚恚梢匀コ肼暫彤惓Ｖ?，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，提高數(shù)據(jù)質量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供可靠的基礎。數(shù)據(jù)清洗將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)規(guī)約01020403對數(shù)據(jù)進行壓縮、摘要或聚合，以減少數(shù)據(jù)規(guī)模。去除重復、無效或錯誤的數(shù)據(jù)，對缺失值進行填充或刪除。將數(shù)據(jù)從一種格式或結構轉換為另一種格式或結構。預處理技術的分類01早期的數(shù)據(jù)處理主要依靠人工進行，效率低下且容易出錯。手工階段02隨著計算機技術的發(fā)展，出現(xiàn)了各種自動化數(shù)據(jù)處理工具和軟件。自動化階段03隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)無法滿足需求，需要更加高效和靈活的數(shù)據(jù)處理技術。大數(shù)據(jù)處理階段預處理技術的發(fā)展歷程數(shù)據(jù)預處理02ABCD缺失值處理對于缺失的數(shù)據(jù)，可以采用填充缺失值的方法，如使用中位數(shù)、平均數(shù)或通過插值、回歸等方法預測缺失值。數(shù)據(jù)格式化確保數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，如日期格式、數(shù)值格式等。數(shù)據(jù)去重去除重復記錄，確保數(shù)據(jù)唯一性。異常值檢測與處理可以采用統(tǒng)計學方法，如Z分數(shù)、IQR等，檢測異常值，并決定是否刪除或修正。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)匹配數(shù)據(jù)沖突解決數(shù)據(jù)合并數(shù)據(jù)冗余檢查數(shù)據(jù)集成01020304識別并匹配來自不同數(shù)據(jù)源的相關數(shù)據(jù)。處理數(shù)據(jù)源之間的主鍵沖突等問題。將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)集中。檢查并刪除冗余數(shù)據(jù)。特征縮放對特征進行縮放，使其落入特定范圍，如[0,1]或[-1,1]。特征離散化將連續(xù)特征轉換為離散特征，或對離散特征進行進一步分組。特征構造根據(jù)已有特征構造新的特征。特征選擇選擇最重要的特征，去除冗余特征。數(shù)據(jù)變換將數(shù)據(jù)變換到[0,1]范圍。Min-Max歸一化將數(shù)據(jù)轉換為標準分數(shù)。Z分數(shù)歸一化將數(shù)據(jù)變換到[1,0]范圍。小值歸一化對數(shù)據(jù)的對數(shù)進行變換，適用于偏斜的數(shù)據(jù)分布。對數(shù)變換數(shù)據(jù)歸一化文本預處理03刪除文本中的標點符號、數(shù)字、空格等與主題無關的字符。去除無關字符去除空白行和空段去除重復行刪除文本中的空白行和連續(xù)的空段，使文本更加緊湊。刪除重復的行，確保每行內(nèi)容都是唯一的。030201文本清洗基于規(guī)則的分詞根據(jù)語言規(guī)則和常用詞組，將文本切分成詞語或短語?；诮y(tǒng)計的分詞利用統(tǒng)計模型和算法，對文本進行分詞，如最大匹配法、雙向匹配法等。全文搜索分詞在全文搜索中，將文本切分成獨立的詞語或短語，便于后續(xù)的搜索和分析。文本分詞TF-IDF向量化利用詞頻和逆文檔頻率加權的方式，將文本表示為向量，強調(diào)重要詞語在文本中的貢獻。Word2Vec向量化利用神經(jīng)網(wǎng)絡訓練模型，將詞語表示為向量，通過訓練學習詞語之間的語義關系。詞袋模型將文本中的詞語表示為向量，通過計算向量之間的相似度來衡量文本之間的相似性。文本向量化預先定義一個停用詞列表，將文本中的停用詞刪除。停用詞列表允許用戶自定義停用詞，根據(jù)實際需求過濾掉不需要的詞語。自定義停用詞使用專門的工具或庫進行停用詞過濾，如Python的NLTK庫等。停用詞過濾工具停用詞過濾圖像預處理04去除圖像中的噪聲是預處理的重要步驟，因為噪聲可能會影響后續(xù)的圖像分析和處理。常見的去噪算法包括中值濾波、高斯濾波和雙邊濾波等。去噪的目的是改善圖像質量，使其更接近原始圖像，同時保留重要的細節(jié)和特征。去噪算法的選擇取決于噪聲的類型和程度，以及所需的圖像質量。圖像去噪

圖像增強圖像增強是為了突出圖像中的某些特征或改善圖像的整體視覺效果。常見的增強算法包括直方圖均衡化、對比度增強和銳化等。增強的目的是使圖像更適合特定的應用或提高其視覺效果，以便更好地進行后續(xù)處理和分析。選擇適當?shù)脑鰪娝惴ㄐ枰紤]圖像的內(nèi)容和所需的輸出效果。圖像尺寸調(diào)整01尺寸調(diào)整是將圖像的像素大小進行縮放或裁剪，以便適應不同的應用需求或顯示設備。02尺寸調(diào)整可以通過插值算法實現(xiàn)，如最近鄰插值、雙線性插值和雙三次插值等。尺寸調(diào)整可以改善圖像的分辨率或適應不同的顯示比例，但可能會引入一些失真。03色彩空間轉換是將圖像從一種色彩空間轉換到另一種色彩空間的過程，以便進行特定的色彩處理和分析。常見的色彩空間包括RGB、HSV和Lab等。轉換可以通過線性變換或非線性變換實現(xiàn)。色彩空間轉換可以用于改善色彩對比度、分離色彩成分或進行色彩校正等。圖像色彩空間轉換音頻預處理05通過濾波器、降噪算法等技術去除音頻中的背景噪音，提高音頻質量。自動檢測并刪除音頻中的靜音段，使音頻更加緊湊。音頻清洗去除靜音段去除噪音將連續(xù)的音頻信號分割成短小的幀，便于后續(xù)處理和分析。分割音頻確保不同音頻幀之間的同步性，避免音頻信息的丟失。幀同步音頻分幀通過分析音頻的頻譜特征，提取出聲音的音高、音色等屬性。提取聲譜特征分析音頻的動態(tài)變化，提取出聲音的節(jié)奏、速度等屬性。提取動態(tài)特征音頻特征提取壓縮算法采用高效的壓縮算法，減小音頻文件的大小，便于存儲和傳輸。解壓縮算法對壓縮后的音頻進行解壓縮，恢復原始的音頻信號。音頻壓縮與解壓縮預處理技術的應用場景與案例分析06去除重復、異常和缺失數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質量。數(shù)據(jù)清洗將數(shù)據(jù)從一種格式或結構轉換為另一種，以便于機器學習算法處理。數(shù)據(jù)轉換將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，如0-1之間，以提高算法的準確性和效率。數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)挖掘與機器學習領域的應用詞干提取提取出單詞的基本形式，去除詞尾變化和修飾成分。詞性標注為每個單詞分配其對應的詞性（名詞、動詞、形容詞等），有助于理解句子的結構和意義。分詞將句子或段落切分為獨立的詞語或子句，便于后續(xù)處理和分析。自然語言處理領域的應用03特征提取從圖像中提取出關鍵特征，如邊緣、角點、紋理等，用于后續(xù)的分類或識別任務。01圖像去噪減少圖像中的噪聲，提高圖像質量。02圖像增強通過調(diào)整亮度、對比度