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(二)数据预处理

时间:2018-06-06 11:53:32      阅读:235      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

数据清洗

  • 数值缺失

1.略去该组数据

2.数值填充:1)随机数;2)统一的全局常量,如:UNKNOWN;3)均值、中值;4)按类别的中值、均值;5)回归、决策树等得到的预测值;

  • 噪声数据的平滑:随机噪声或偏差引起噪声

1.装箱法:按邻值实现

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2.拟合回归函数以平滑数据

3.异常数据分析:在聚合后簇外的数据认为异常

 

(二)数据预处理

原文:https://www.cnblogs.com/bytedance/p/9144099.html

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