【数据挖掘】缺失数据

最新推荐文章于 2024-08-27 07:30:00 发布

weixin_30415801

最新推荐文章于 2024-08-27 07:30:00 发布

阅读量73

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/kaoyanmp3/p/3475209.html

========图书========

《缺失数据的统计处理》

========资料========

几种常见的缺失数据插补方法
http://wenku.baidu.com/link?url=HWqs5ato3iOpNu9_9spcmel92LWnvfvTU3c6zGvVLyJq_hiMlH5BbUlrFCO7FF5VH6G7OmvvNxCZWf_4gFB8n0vfQtmukCZCh3xQDHH1mea

========算法========

--------EM--------

EM算法(期望最大化算法)

http://baike.baidu.com/view/1541707.htm
极大似然估计
http://baike.baidu.com/view/185250.htm
高斯混合模型
http://baike.baidu.com/view/4057769.htm

========分类模型的性能评估========

统计之都

http://cos.name/tag/kolmogorov-smirnov/

转载于:https://www.cnblogs.com/kaoyanmp3/p/3475209.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30415801

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

数据挖掘概念与流程

LekYgn的博客

11-04

2701

数据挖掘是一个涉及多个领域和技术的过程，其常用工具也种类繁多。问题定义是数据挖掘过程的首要步骤，直接影响整个项目的成功与否。问题定义涉及明确业务目标、研究目标和所需的数据类型。只有问题定义清晰，后续步骤才能有的放矢，确保数据挖掘的结果能够真正解决实际问题。明确业务需求：理解企业或项目的具体目标，如提高销售额、降低成本或改进客户满意度。研究目标：将业务需求转化为具体的数据挖掘任务，如预测销量、发现潜在市场机会或识别客户流失的风险。所需数据类型：确定为实现这些目标所需的数据，包括其来源、格式和质量。

数据挖掘课程实验 1：数据预处理

m0_52448367的博客

04-07

3818

通过本次数据挖掘的预处理实验，了解了数据预处理的方法和主要步骤，依靠在教材的基础上查询网上的资料，学习了相关数据预处理的算法过程，并完成了对数据预处理方法的具体案例实现，基本掌握了数据预处理的主要过程，为未来的数据挖掘提供准备过程。附：源代码（1）缺失值处理#查看缺失值2、删除缺失值dropna# 删除缺失值 - dropna3、填充/替换缺失数据 - fillna、replace#用0来填补缺失值#用缺失值之前/之后的数填充# method参数：# padffill → 用之前的数据填充。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

数据挖掘-数据预处理

抟土成人祖，炼石补青天。眼中览银河，手可摘星辰。

08-09

771

数据预处理是数据挖掘流程中非常重要的一步，直接影响后续建模的效果。良好的数据预处理不仅能够提高模型的精度和效率，还能够帮助发现数据中的潜在模式和问题。在实际项目中，数据预处理往往需要结合具体数据和应用场景，选择最合适的方法。

数据挖掘之缺失值处理

weixin_37606743的博客

12-18

3492

对于数据挖掘和分析人员来说，数据准备（Data Preparation，包括数据的抽取、清洗、转换和集成）常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中，数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。值得注意的是，这里所说的缺失值，不仅包括数据库中的NULL值，也包括用于表示数值缺失的特殊数值（比如，在系统中用-999来表...

数据挖掘基础

qq_62722502的博客

03-13

1111

本文基于书籍《数据仓库与数据挖掘（Python+Hadoop+Hive）微课视频版》魏伟一张志国秦宏武主编所写的数据挖掘部分（3、6、7、8、9、10、13章节）学习笔记。本文主要总结第三章数据预处理主要内容，数据预处理主要步骤包括：数据清洗、数据集成、数据标准化（数据转换）、数据标准化、数据归约，通过数据预处理，将获取的脏数据整理转化成可以数学分析和建模的有效数据，为建立良好的模型尽力基础。（后续章节会陆续更新！）

数据仓库与数据挖掘

程天爽的博客

10-09

7305

数据仓库与数据挖掘 第5章数据预处理数据与处理的重要性杂乱性：命名规则不同重复性：同一客观事物在数据库中存在两个以上相同的物理描述不完整性：由于实际系统设计时存在的缺陷以及使用过程中的一些人为因素，数据记录可能会出现数据值的丢失或不确定噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值）数据预处理的常见方法数据清理（清洗）去掉数据中的噪声，纠正不一致数据集成将多个数据源合并成一致的数据存储，构成一个完整的数据集，如数据仓库数据变换（转换）将一种格式的数据转换为另一

数据挖掘技术-检测与处理缺失值

u011062044的博客

10-22

2062

print('经过缺失值处理后订单详情表各特征缺失值的数目为：\n',detail.isnull().sum())print('当x为6,7时，使用拉格朗日插值y1为：',LargeInsValue1([6,7]))print('当x为6,7时，使用拉格朗日插值y2为：',LargeInsValue2([6,7]))y1=np.array([2,8,18,32,50,128,162,200]) ##创建因变量y1。y2=np.array([3,5,7,9,11,17,19,21]) ##创建因变量y2。

数据挖掘07-数据分析之缺失值处理【方法+代码】

热门推荐

SeafyLiang的博客

04-13

1万+

数据分析之缺失值填充（方法+代码）数据缺失的原因数据缺失的类型缺失处理方式1：删除方式2：常量填充方式3：插值填充方式4：KNN填充方式5：随机森林填充效果预览圣人曾说过：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。数据缺失的原因首先我们应该知道：**数据为什么缺失？**数据的缺失是我们无法避免的，可能的原因有很多种，博主

数据挖掘——数据预处理

Lilo_的博客

04-09

7199

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》 数据挖掘之数据预处理 1. 数据清洗 Data Cleaning 数据清洗：缺失值、噪声数据、离群点、不一致数据（1）对于丢失数据：忽略元组（对象），特别是缺少类标签时删除缺失值比例较大的属性手动补全：麻烦自动插值：均值、众数等（2）对于噪声数据和离群点：识别噪声数据并去除：聚类、回归使用箱线图检测离群点并删除平滑噪音以降低噪声数据的影响：分箱法binning、概念分层分箱法：  按箱平均值平滑  按箱

数据挖掘工具（Weka）

weixin_43156294的博客

08-27

1706

Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一款免费的、开源的机器学习和数据挖掘软件，主要用于解决实际的数据挖掘问题。Weka的开发始于20世纪90年代初，由新西兰怀卡托大学的Ian H. Witten和Eibe Frank等学者发起。Weka主要专注于数据挖掘算法的研究和实现，涵盖了分类、聚类、关联规则挖掘等基本的数据挖掘任务，逐渐在学术界获得认可。

数据挖掘缺失值处理PPT学习教案.pptx

10-05

数据挖掘缺失值处理 数据挖掘缺失值处理是数据挖掘领域中非常重要的一环。在实际问题的研究中，有一些数据无法获得或缺失。缺失数据对数据分析和推断带来了很大的挑战。为了解决这个问题，人们提出了插补方法，即给...

数据挖掘：概念与技术第二版 PDF

07-19

2. **预处理**：数据挖掘前的预处理工作至关重要，包括数据清洗（处理缺失值、异常值和不一致性）、数据转换（如规范化、标准化）以及数据集成。 3. **挖掘技术**：书中详细阐述了各种数据挖掘技术，如决策树、...

数据挖掘：Python金融大数据挖掘与分析全流程详解案例源码.zip

06-06

《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解案例源码》是一份深度探索金融领域数据挖掘与分析的资源包，其中包含了从数据获取、清洗、预处理、分析到可视化的完整流程。这个压缩包旨在帮助学习者通过Python语言掌握金融...

数据挖掘_数据挖掘实例_

09-29

1. 数据预处理：这是数据挖掘流程的第一步，包括数据清洗（去除异常值、缺失值填充）、数据转换（如归一化、标准化）、数据集成（将来自不同源的数据整合）等，确保数据质量。 2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视...

一个基于Go开发的内网穿透工具.zip

最新发布

08-24

一个基于Go开发的内网穿透工具.zip

qpid-dispatch-router-1.19.0-1.el8.tar.gz

08-24

# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm

基于go开发的im系统.zip

08-24

基于go开发的im系统.zip

商用车P2并联混合动力系统HCU控制策略与模型构建详解

08-24

商用车P2并联混合动力系统的HCU（整车控制器）控制策略及其模型构建方法。首先探讨了模式切换策略，针对不同工况如车辆速度、电池状态等因素进行模式选择。接着深入解析了扭矩分配策略，考虑温度变化以及坡道情况对扭矩分配的影响。随后阐述了能量回收策略，利用滑动窗口预测算法提高能量回收效率。最后讨论了故障降级策略，确保系统在出现故障时能够快速响应。文中不仅提供了理论依据，还给出了具体代码实现。适合人群：从事汽车电子控制系统开发的技术人员，尤其是专注于混合动力系统的研究人员和技术爱好者。使用场景及目标：帮助开发者将规范文档转化为实际可用的模型，解决实际应用中的各种复杂工况问题，提升系统的稳定性和性能。其他说明：文章强调了在建模过程中需要灵活应对实际情况，避免机械地遵循规范文档，同时提出了建立规范追溯表来跟踪需求实现的有效做法。

汇川H3U标准程序：三轴定位与伺服控制的学习案例 · PLC编程

08-24

汇川H3U标准程序在工业控制系统中的应用，特别是三轴定位和伺服定位控制。文章首先概述了整个程序的模块化设计理念，强调了其结构清晰、易于理解和维护的特点。接着分别对脉冲轴控制、总线伺服控制进行了深入解析，展示了具体的代码实例及其应用场景。对于脉冲轴控制，文中提到使用PLS指令进行绝对/相对模式切换以及参数配置；而对于总线伺服，则利用SMC_SetOverride函数实现了实时调速功能。此外，文章还探讨了状态机设计用于回零操作的状态转换流程，以及数据隔离机制确保各轴之间的独立性。最后提到了报警处理模块的设计思路，通过将轴号嵌入错误码来快速定位故障源。同时简述了一些高级特性如MODBUS_TCP协议支持的远程调试接口和S型曲线算法的速度规划方法。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望深入了解汇川H3U PLC编程细节的人群。使用场景及目标：帮助读者掌握汇川H3U PLC在实际项目中的具体应用技巧，提高编程效率并优化系统性能。其他说明：建议读者结合实际硬件环境进行实验验证，以便更好地理解文中所介绍的技术要点。