大數(shù)據(jù)基礎 課件5-3 數(shù)據(jù)預處理原理_第1頁
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浙江經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術學院《大數(shù)據(jù)基礎》.移動商務營銷課程群5.2.1數(shù)據(jù)預處理原理5.2數(shù)據(jù)預處理5.2.2Pandas數(shù)據(jù)預處理與預處理數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)基礎Unit5

數(shù)據(jù)預處理的意義與方法5.2.1數(shù)據(jù)預處理原理原始數(shù)據(jù)不一致重復不完整含噪聲高維度數(shù)據(jù)預處理方法數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)歸約

數(shù)據(jù)清洗5.2.1數(shù)據(jù)預處理原理干凈數(shù)據(jù)填充空值、丟失值消除異常數(shù)據(jù)平滑噪聲數(shù)據(jù)去掉數(shù)據(jù)中的噪音糾正不一致的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)集成5.2.1數(shù)據(jù)預處理原理模式匹配整合不同數(shù)據(jù)源中的元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)冗余數(shù)據(jù)中存在的直接冗余和間接冗余。數(shù)據(jù)值沖突對于一個現(xiàn)實世界實體，其來自不同數(shù)據(jù)源的屬性值或許不同。

數(shù)據(jù)變換5.2.1數(shù)據(jù)預處理原理光滑去除數(shù)據(jù)中的噪聲聚集對數(shù)據(jù)進行匯總或聚集數(shù)據(jù)泛化使用概念分層，用高層概念替換低層或“原始”數(shù)據(jù)規(guī)范化將屬性數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間屬性構造可以構造新的屬性并添加到屬性集中，以幫助挖掘過程

數(shù)據(jù)規(guī)約5.2.1數(shù)據(jù)預處理原理特征歸約從原有的特征中刪除不重要或不相關的特征，或者通過對特征進行重組來減少特征的個數(shù)。樣本歸約從數(shù)據(jù)集中選出一個有代表性的樣本的子集，從而減少成本、加快速度、拓寬范圍、甚至提高精度。征值歸約特將連續(xù)型特征的值離散化，使之成為少量的區(qū)間，每個區(qū)間映射到一個離散符號?！洞髷?shù)據(jù)基

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