1、數(shù)據(jù)預(yù)處理常見的幾種方法

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理常見的幾種方法是：

3、1.埋在粗糙集理論的約簡方法中，粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學(xué)工具。如今，KDD越來越重視它。利用粗糙集理論處理數(shù)據(jù)是一種非常有效的降低數(shù)據(jù)維數(shù)的方法。

4、2.基于概念樹的數(shù)據(jù)集中方法。在數(shù)據(jù)庫中，可以對許多屬性進(jìn)行分類，每個屬性值和概念可以根據(jù)抽象程度形成層次結(jié)構(gòu)。這種層次結(jié)構(gòu)的概念通常被稱為概念樹。概念樹一般由領(lǐng)域?qū)＜姨峁?，它按照從一般到特殊的順序排列各個層次的概念。

5、3.信息論與一般知識發(fā)現(xiàn)。特征知識和分類知識是一般知識的兩種主要形式，其算法基本上可以分為兩類：數(shù)據(jù)立方體法和面向?qū)傩詺w納法。

6、4.基于統(tǒng)計分析的屬性選擇方法。統(tǒng)計分析中的一些算法可以用來選擇特征屬性，如主成分分析、逐步回歸分析、公因子模型分析等。這些方法的共同特點是使用少量的特征元組來描述高維的原始知識庫。

7、5.遺傳算法(GA，Genetic Algo}thrn)，是一種基于生物進(jìn)化和分子遺傳學(xué)的全局隨機(jī)搜索算法。遺傳算法的基本思想是將一個問題的可能解以某種形式編碼，形成染色體。隨機(jī)選擇n條染色體形成初始種群。然后根據(jù)預(yù)定的評價函數(shù)計算每個染色體的適應(yīng)度值。選擇適應(yīng)度值高的染色體進(jìn)行復(fù)制，通過遺傳操作(選擇、交叉、變異)產(chǎn)生一組對環(huán)境適應(yīng)性更好的新染色體，形成新的種群。

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