大话机器学习之数据预处理与数据筛选

最新推荐文章于 2025-11-19 16:39:14 发布
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#机器学习 #数据挖掘 #数据预处理

本文探讨了机器学习中数据预处理的重要性，包括归一化、离散化、处理缺失值、异常数据点检测以及数据筛选。介绍了各种方法如最大最小值映射、标准差标准化、异常值检测的阈值与密度方法，并提到了PCA在降维中的应用。

      数据挖掘和机器学习这事，其实大部分时间不是在做算法，而是在弄数据，毕竟算法往往是现成的，改变的余地很小。

      数据预处理的目的就是把数据组织成一个标准的形式。

1.归一化

      归一化通常采用两种方法。

      a.最简单的归一化，最大最小值映射法

      P_New=(P-MI)/（MA-MI）

      P是原始数据，MI是这一属性中的最小值，MA是这一属性中的最大值。这样处理之后，所有的值都会限定在0-1之间。

      b.标准差标准化

      P_New=（P-AVG(P)）/SD(P)
      其中AVG（P）为变量均值，SD(P)为标准差.

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