数据预处理的方法主要有-生活常识

想要知道数据预处理的数据生活方法主要有？那么就跟着知识百科一起看看本篇关于“数据预处理的方法主要有”的文章吧，希望会对您有所帮助。预处数据预处理的常识方法主要有五种：1、墓于粗糙集( Rough Set)理论的数据生活约简方法。粗糙集理论是预处一种研究不精确、不确定性知识的常识数学工具。现在受到了KDD的数据生活广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是预处一种十分有效的精简数据维数的方法。2、常识基于概念树的数据生活数据浓缩方法。在数据库中，预处许多属性都是常识可以进行数据归类，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，数据生活概念的预处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，常识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。

本文地址：http://ndlmw.com/news/20241022/44d595260.html