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数据原理第5章数据预处理by文库LJ佬2024-06-10

CONTENTS数据清洗数据标准化

01数据清洗

数据清洗数据清洗概述：

数据清洗的重要性及方法。数据集成数据转换数据降维数据规约

概述缺失值处理:

介绍处理数据中缺失值的常用方法。异常值检测:

讨论如何识别和处理数据中的异常值。重复值处理:

解释如何处理数据集中的重复记录。

标准化:

讨论标准化数据的重要性和方法。归一化:

介绍归一化数据的概念及常见技术。离散化:

解释如何将连续数据转换为离散形式。编码:

讨论将分类数据转换为数字形式的编码技术。特征选择:

探讨特征选择在数据预处理中的作用。

数据集成技术:

介绍数据集成的常用技术和方法。冗余数据处理:

讨论如何处理数据集中的冗余信息。实体识别:

解释如何识别数据集中的实体及关联。数据集成策略:

探讨不同的数据集成策略及其优缺点。数据集成工具:

简要介绍一些常用的数据集成工具。

数据降维降维方法:

介绍降维在数据预处理中的应用和常见方法。

主成分分析(PCA):

解释PCA的原理和实现步骤。

线性判别分析(LDA):

讨论LDA在降维中的作用和特点。

特征选择方法:

简要介绍特征选择在降维中的应用。

降维的影响:

探讨降维对数据分析和模型建立的影响。

数据规约数据压缩技术:

介绍数据压缩在数据规约中的应用和方法。

属性规约:

讨论如何通过属性规约减少数据集的维度。

数值规约:

解释数值规约的概念和常见技术。

数据立方体:

简要介绍数据立方体技术及其应用。

规约的效果评估:

探讨不同规约方法的效果评估指标。

02数据标准化

数据标准化概述：

数据标准化的概念和重要性。标准化技术

概述标准化方法:

介绍常见的数据标准化方法和技术。

标准化的应用:

讨论数据标准化在不同领域的应用案例。

标准化算法:

解释数据标准化的算法原理和实现步骤。

标准化的效果评估:

探讨不同标准化方法的效果评估方法。

标准化技术Z-score标准化:

介绍Z-score标准化的原理和计算方法。Min-max标准化:

解释Min-max标准化的概念和应用场景。Robust标准化:

讨论Robust标准化在处理异常值时的优势。归一化vs.标准化:

比较归一化和标准化的区别和适用场景。

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