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《人工智能通识》Chap 2 【知识拓展】数据清洗和预处理方法.doc

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    数据清洗和预处理方法

    1．数据清洗

    采集到的数据通常包含噪声和错误，称为“脏数据”，需要进行数据清洗。经过数据清洗，将存在错误的、缺失的，处理为正确、完整的可分析数据。数据清洗方法主要包括去除重复数据、填补缺失数据、处理异常数据等。见表2-9。

    表2-9数据清洗的方法

    清洗

    内容说明

    去除重复数据

    通过比较数据集内的记录，识别并删除重复的记录，确保每条记录的唯一性

    处理缺失值

    对于数据集中的缺失值，可以选择多种处理方式。常见的包括删除含有缺失值的记录，或使用均值、中位数、众数等统计值进行填充，也可以使用基于模型（如回归模型）预测的值进行填补

    错误数据修正

    识别并修正数据中的错误，如拼写错误、逻

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