数据预处理

本文探讨了数据处理中的两种关键技术:聚集与抽样。聚集技术通过将多个对象合成为一个对象,实现范围标度的转换,使对象群的属性更加稳定。抽样技术则通过选择数据子集来近似反映原始数据特性,包括简单随机抽样和分层抽样等方法。

聚集,抽样

聚集:多个合成单个对象,范围标度转换,对象群属性更加稳定

抽样:选择对象子集,我们感兴趣的性质在样本中接近于原数据的性质。简单随机抽样(无放回,有放回),分层抽样(将不同频率的数据分组,在分组的每一组来进行抽样,每组抽样个数相等或者正比于组的大小)

转载于:https://www.cnblogs.com/yttas/p/10083713.html

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