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为什么要对数据进行预处理
大
数据处理
之道(
预处理
方法)
答:
(1)现实世界的数据是肮脏的(不完整,含噪声,不一致)(2)没有高质量的数据,就没有高质量的挖掘结果(高质量的决策必须依赖于高质量的数据;数据仓库
需要对
高质量的
数据进行
一致地集成)(3)原始数据中存在的问题:不一致 —— 数据内含出现不一致情况 重复 不完整 —— 感兴趣的属性没有 含...
数据预处理
是必要
的
吗?
为什么
?
答:
是,
原数据可能含有大量的噪声,去除噪声是有必要的
。原数据可能数据量很大,维数很多,计算机处理起来时间复杂度很高,
预处理可以降低数据维度
。
获取审计数据后,
为什么要
先对这些
数据进行预处理
答:
因为有些
数据
是
需要
调整的
在模式识别,人工神经网络方法中,
为什么要进行数据预处理
答:
可以降低数据大小,通过归约,可以建立好的样本集,因为脏数据的存在,需要预处理 单位不一致
,比如,身高1.7米,体重120斤,那么1.7和120不在一个数量级上,导致1.7的权重被淹没 有时候需要降维,降低运算量,有时需要升维,达到线性可分,这些都是预处理的方面 ...
在数据挖掘之前
为什么要对
原始
数据进行预处理
答:
1.原始数据存在的几个问题:不一致;重复;含噪声;维度高。2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。3.在数据挖掘之前
要对
原始
数据进行预处理
是数据挖掘中使用的数据的原则。
为何要进行数据预处理
答:
了解数据质量,有些数据质量不足以直接使用,如包含过多的缺失值,
需要进行
缺失值处理;数据字段不能够直接使用,需要派生新的字段,以更好的进行进一步的数据挖掘;数据分散,需要将数据进行整合,例如追加表(增加行),或者合并表(增加列),通过
数据的预处理
能够很好的
对数据
有初步的认识和理解。
PCA
要对数据进行预处理
的原因
答:
2.将
数据
除以标准差的原因:除以标准差是为了统一并消除量纲。一个样本中有多个特征,有些可能表示长度,有些可能表示重量。如果各个特征之间
的数值
或数量级存在较大差异,就会使得较小的数被淹没,导致主成分偏差较大。所以要将每个特征对应的样本除以标准差,这样才能让他们仅以“数的概念一起比较运算”...
数据预处理
在数据分析中的意义
答:
它确保了输入
数据的
质量、提高了算法的效率,并增强了模型的泛化能力。在当今这个数据驱动的时代,掌握数据预处理技能
对于数据
分析师和机器学习工程师来说至关重要,因为它直接关系到后续分析的有效性和准确性。因此,对于任何数据分析项目而言,合理投入时间和精力
进行数据预处理
是值得的。
数据预处理
主要针对哪些数据
答:
数据预处理一方面是为了提高
数据的
质量,另一方面也是为了适应所做数据分析的软件或者方法。一般来说,数据预处理步骤有数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约,每个大步骤又有一些小的细分点。当然了,这四个大步骤在
做数据预处理
时未必都要执行。一、数据清洗 数据清洗,顾名思义,“黑”的变成“白”...
数据预处理的
意义
答:
数据
预处理
(datapreprocessing)是指在主要的处理以前
对数据进行
的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前,首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理,以利于计算机的运算。另外,对于一些剖面测量数据,如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、...
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