Welche Methoden der Datenvorverarbeitung gibt es?

Datenvorverarbeitungsmethoden umfassen: 1. Datenbereinigung, „Bereinigen“ der Daten durch Ausfüllen fehlender Werte, Glätten von Rauschdaten, Identifizieren oder Entfernen von Ausreißern und Beheben von Inkonsistenzen; 2. Datenintegration, Integrieren mehrerer Datenquellen in die Datenbank werden einheitlich kombiniert und gespeichert. Der Prozess der Datenintegration ist eigentlich 3. Datentransformation;

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Datenvorverarbeitung bezieht sich auf eine gewisse Datenverarbeitung vor der Hauptverarbeitung. Bevor beispielsweise die meisten geophysikalischen Flächenbeobachtungsdaten konvertiert oder verbessert werden, wird das unregelmäßig verteilte Messnetz zunächst durch Interpolation in ein regelmäßiges Netz umgewandelt, um Computerberechnungen zu erleichtern. Darüber hinaus umfasst die Vorverarbeitung für einige Profilmessdaten, wie z. B. seismische Daten, vertikales Stapeln, Neuanordnen, Hinzufügen von Spuren, Bearbeiten, Resampling, Mehrkanalbearbeitung usw.

Methoden der Datenvorverarbeitung

1. Datenbereinigung

„Bereinigen“ von Daten durch Ausfüllen fehlender Werte, Glätten von Rauschdaten, Identifizieren oder Entfernen von Ausreißern und Beheben von Inkonsistenzen. Die Hauptziele bestehen darin, die folgenden Ziele zu erreichen: Formatstandardisierung, Entfernung abnormaler Daten, Fehlerkorrektur und Entfernung doppelter Daten.

2. Datenintegration

Datenintegrationsroutinen kombinieren Daten aus mehreren Datenquellen und speichern sie einheitlich. Der Prozess der Einrichtung eines Data Warehouse ist eigentlich Datenintegration.

3. Datentransformation

Konvertieren Sie Daten durch reibungslose Aggregation, Datenverallgemeinerung, Standardisierung usw. in eine für Data Mining geeignete Form.

4. Datenreduktion

Beim Data Mining und der Analyse einer kleinen Datenmenge kann es lange dauern, eine reduzierte Darstellung der Daten zu erhalten Satz, der klein ist Viel größer, aber immer noch nahe an der Wahrung der Integrität der Originaldaten, und das Ergebnis ist das gleiche oder fast das gleiche wie das Ergebnis vor der Reduzierung.

Datenvorverarbeitung ist ein beliebter Forschungsaspekt des Data Mining. Dies wird schließlich durch den Hintergrund der Datenvorverarbeitung bestimmt – fast alle Daten in der realen Welt sind schmutzige Daten.

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