Python数据分析与挖掘实战-第4章 拓展阅读.docx

在数据挖掘与人工智能深度融合的背景下，数据预处理环节正在从由传统的规则驱动向着智能自适应方向演进。传统的数据清洗、变换与合并方法多依赖于人工设定的规则与阈值，而在AI框架下，这些数据预处理过程获得了显著的自动化与智能化提升。例如，基于生成式对抗网络与自编码器等深度学习模型，对复杂的缺失模式进行智能识别，同时在保证原本语义不变的情况下进行数据补全，其处理效果远优于传统的均值或插值方法。智能异常检测系统可通过持续学习，动态调整异常的判断依据，实现对数据流中异常值的精准识别与处理，大幅提升了数据质量的可靠性。

人工智能技术进一步拓展了数据变换与合并的深度与广度。在特征工程层面，通过神经网络嵌入技术，