【数据预处理】数据预处理概述

本文介绍了数据预处理的重要步骤,包括数据清洗、数据集成、数据规约及数据变换。数据清洗用于清除噪声并纠正不一致性;数据集成将多源数据整合为一致的数据存储;数据规约通过聚集等手段减少数据规模;数据变换则压缩数据范围。

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数据预处理包括,数据清洗,数据集成,数据规约,数据变换

- - 数据清理:可以用来清楚数据中的噪声,纠正不一致。 
- - 数据集成:将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储,如数据仓库。 
- - 数据归约:可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。 
- - 数据变换:(例如,规范化)可以用来把数据压缩到较小的区间,如0.0到1.0。

这些技术不是排斥的,可以一起使用。

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