数据预处理方法主要有

数据预处理的方法主要有：

　    1、墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简方法。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。现在受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。

2、基于概念树的数据浓缩方法。在数据库中，许多属性都是可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构通常称为概念树。概念树一般由领域专家提供，它将各个层次的概念按一般到特殊的顺序排列。

3、信息论思想和普化知识发现。特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类：数据立方方法和面向属性归纳方法。

4、基于统计分析的属性选取方法。可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取，比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等。这些方法的共同特征是，用少量的特征元组去描述高维的原始知识基。

每一天在开心中渡过，在欢乐中前行。厚爱别人，珍惜家人。款待朋友，诚待她人。真诚的面临社会。宽容的应对人生。谦虚的对待别人。低调的处理事物。不要以清高的眼光看人，不要轻视别人。为人处世。必须要做到自信，自尊，自爱，自力。依靠别人不如依靠自我。珍惜友情，爱情，亲情。珍惜人生的好时光。每过一天，我们就会少一天的时间存留于世。要爱人如己，切记万不可伤害别人。别留后悔在人间，别存遗憾在心中。做一个有良知的人，活着才会淡然无悔。做一个善良之人，活着才会从容。珍惜人生，珍惜光阴。珍惜生命的每时每刻。

本站声明：本站部分文章来自网络，由用户上传分享，如若内容侵犯了您的合法权益，可联系我们进行处理。文章仅供大家学习与参考,不**本站立场。

 

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z