22问答网
所有问题
当前搜索:
大数据预处理的方法有哪些?
大数据预处理的方法有哪些?
答:
4、数据变换
通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层
等方法,使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。
有哪些数据预处理的方法?
答:
1、
数据清理
数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据,平滑或删除离群点,并解决数据的不一致性来“清理“数据。如果用户认为数据时脏乱的,他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果,即输出的结果是不可靠的。2、
数据集成
数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成将多个...
大数据处理
之道(
预处理方法
)
答:
含噪声 —— 数据中存在着错误、或异常(偏离期望值)的数据 高维度 二:数据预处理的方法
(1)数据清洗 —— 去噪声和无关数据
(2)
数据集成
—— 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 (3)
数据变换
—— 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 (4)
数据规约
—— 主要...
数据预处理的方法有哪些
答:
数据预处理的方法:
数据清理、数据集成、数据变换、数据归约
。1、数据清理 通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标:
格式标准化,异常数据清除,错误纠正
,重复数据的清除。2、数据集成 数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储,...
请问一下
大数据的预处理的方法包括哪些
答:
数据预处理的方法:1、
数据清理、数据清理例程
通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标:
格式标准化,异常数据清除,错误纠正
,重复数据的清除。2、
数据集成
、数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储,建立数据仓库的过程实际上就是...
数据预处理的方法有哪些
答:
数据预处理的方法有:数据清理、
数据集成
、
数据规约和数据变换
。
1、数据清洗
数据清洗是通过填补缺失值,平滑或删除离群点,纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说,就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。总的来讲,数据清洗是一项繁重的任务,需要根据数据的准确性、完整性...
数据预处理的
主要
方法有哪些
答:
1.墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简方法 粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。目前受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数
的方法
。我们所
处理的数据
一般存在信息的含糊性(Vagueness)问题。含糊性有三种:术语的模糊性,如高矮;数据的不确定性...
数据预处理的
四个步骤
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、数据归约
,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“...
大数据预处理
包含
哪些?
答:
忽略数据能用全局性变量定义、属性平均值、将会值填充或是立即忽视该数据等方式;噪声数据能用分箱 (对初始数据开展排序,随后对每一组内的数据开展平滑处理)、聚类算法、电子计算机人工服务定期检查重归等方式 除去噪声。二、
数据集成
与转换 数据集成就是指把好几个数据源中的数据融合并储存到一个一致的...
机器学习中的
数据预处理有哪些
常见/重要的工具
答:
1.2 常见的
数据预处理方法
数据清洗:数据清洗的目的不只是要消除错误、冗余和数据噪音,还要能将按不同的、不兼容的规则所得的各种数据集一致起来。 数据集成:将多个数据源中的数据合并,并存放到一个一致的数据存储(如数据仓库)中。这些数据源可能
包括
多个数据库、数据立方体或一般文件。数据变换:找到...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
大数据预处理常见方法
大数据预处理是什么
大数据预处理包括哪些方面
大数据预处理的方法主要包括
大数据预处理主要包括
数据预处理阶段
简述数据清洗的流程
大数据预处理包括哪些内容
简述大数据预处理技术