簡述數據預處理的作用
數據預處理的作用是數據清理編輯、數據集成編輯、數據變換編輯、數據歸約編輯。
數據預處理(datapreprocessing)是指在主要的處理以前對數據進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測數據在進行轉換或增強處理之前,首先將不規則分佈的測網經過插值轉換爲規則網的處理,以利於計算機的運算。另外,對於一些剖面測量數據,如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。現實世界中數據大體上都是不完整,不一致的 髒數據,無法直接進行數據挖掘,或挖掘結果差強人意。爲了提高數據挖掘的質量產生了數據預處理技術。數據預處理有多種方法:數據清理,數據集成,數據變換,數據歸約等。這些數據處理技術在數據挖掘之前使用,大大提高了數據挖掘模式的質量,降低實際挖掘所需要的時間。數據清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數據、識別或刪除離羣點並解決不一致性來“清理”數據。主要是達到如下目標:格式標準化,異常數據清除,錯誤糾正,重複數據的清除。數據集成例程將多個數據源中的數據結合起來並 統一存儲,建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成。通過平滑聚集,數據概化,規範化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。數據挖掘時往往數據量非常大,在少量數據上進行挖掘分析需要很長的時間,數據歸約技術可以用來得到數據集的歸約表示,它小得多,但仍然接近於保持原數據的完整性,並結果與歸約前結果相同或幾乎相同。數據預處理是數據挖掘一個熱門的研究方面,畢竟這是由數據預處理的產生背景所決定的,現實世界中的數據幾乎都髒數據。
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