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datapreprocess〔数据预处理〕.ppt
数据预处理 为什么要预处理数据 与现实世界有关 数据库太大，信息多而杂 数据易受噪声数据、空缺数据和不一致性数据 的侵扰 数据预处理 提高数据质量，提高挖掘结果的质量 使挖掘过程更有效、更容易 如何预处理数据 一般的预处理方法 数据清理、数据集成和变换、数据归约 数据预处理 用于一些具体的web挖掘中的方法 使用预处理：数据净化、用户识别、会话识别、帧 页面识别、路径补缺、事务识别等 结构预处理：站点拓扑 内容预处理：页面信息抽取、信息主观兴趣特征定
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6第3章数据预处理.ppt
第三章 数据预处理;教学目标
（1） 理解：预处理的方法。
（2） 掌握: 数据对齐、数据平滑精简、误差
点的识别去除及其数据分块方
法。;
第一节 概述
第二节 多视点云对齐
第三节 数据误差点识别和去除及平滑、精简
第四节 数据分块;第一节 概述;点云预处理
需在对点云数据进行三维数模重建前，对
点云进行的一些必要处理。
;数据预处理流程;第二节 多视点云的对齐;目前，处理多视对齐的两种方式：
通过专用的测量装置实现测量数据的直接对齐；
自动工件移动转
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spss数据的预处理.pptx
第三章 SPSS数据的预处理;为什么要进行数据的预处理; 数据的排序
变量计算
数据选取
计数
分类汇总
数据分组
数据预处理的其他功能：转置、加权、数据拆分、缺失值处理、数据排秩、定义变量集。;3.1 数据的排序;
数据排序便于数据的浏览，有助于了解数据的取值状况、缺失值数量的多少等；
通过数据排序能够快捷的找到数据的最大值和最小值，进而可以计算出数据的全距，初步把握和比较数据的离散程度；
通过数据排序能够快捷地发现数据的异常值，为进一步明确它们是否会对分析产???重要影响提供帮助。; SPSS数据排序的基本操作步骤
（1）选择菜单Data－Sort Cases
（2
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数据预处理2.ppt
维归约--判定树归约 数值归约--抽样（采样） 数据规约--抽样（采样） 数据变换—规范化 规范化是指将数据按比例进行缩放，使之落入一个小的特定区域，加快训练速度，以消除数值型属性因大小不一而造成挖掘结果的偏差。 例如可以将工资收入属性值映射到[-1.0,1.0]范围内。 规范化主要方法有： 最小-最大规范化 零-均值规范化 小数定标规范化 最小—最大规范化 已知属性的取值范围，将原取值区间[old_min,old_max]映射到[new_min,new_max]上主要通过如下公式计算 示例1：假设属
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区化数据预处理.ppt
化探资料数据准备与预处理 主要内容 资料与数据准备 数据预处理 应用目标 应用区域地球化学进行矿产资源预测研究是以1:20万和1:50万水系沉积物资料为基础，收集局部研究区域的1:5万水系沉积物和1:1万土壤测量数据，以及岩石地球化学资料等，以成矿地质理论和地球化学理论为指导，对数据进行处理、分析、成图、推断解释、预测靶区圈定、及定量预测分析等。 针对《全国矿产资源潜力评价》项目目的，结合区域地球化学的特点，重点对铜、铅、锌、镍、钨、锡、金、铬、钼、锑、稀土、银、硼等矿种进行预测分析、并初步估算单矿种资源量。 数据源 1:20万或1:50万水系沉积物资料与数据
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数据的预处理.doc
实验二：数据的预处理
2013-09-10 星期二
一、 问题表述
1、下面表格是某高校15个学院09级同一生源地新生的数学成绩抽样数据。
（1）将各个学院新生的数学成绩合并（按列拉直），用正态概率图检验数据的正态性；若数据非正态，请进行适当的正态化变换；
（2）数据集中是否存在异常值？若存在异常值，请作适当的处理。
学生 学院 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 81 60 85 71 76 73 72 56 73 62 73 71 52 69 85 2 69 71 83 91 66 52 77 63 63 78 57 72 49 72 57
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1、SPSS数据的预处理.ppt
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 判别分析 根据华北地区和长江中下游降水年变化的不同特点，根据给定资料，建立新增测站分属何种降水类型的判别方程。并判别青岛、兖州、临沂、徐州、阜阳等中间地带的测站应分属于何种降水类型。 地区 测站 x1 x2 x3 华 北 地1 区 天津 2.45 8.9 12.1 北京 3.46 9.7 14.3 保定 3.26 9.0 12.5 石家庄 3.39 8.5 13.0 太原 2.13 10.6 13.
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CH3–第1讲数据预处理.ppt
知识发现过程;数据挖掘过程;数据准备;获取数据（数据提取）;数据清洗;数据清洗（清理）的主要内容;空缺值处理（1）;空缺值处理（2）;噪声;平滑数据，去处噪声的方法(1);平滑数据，去处噪声的方法(2);数据变换;规范化;数据集成(1);数据集成(2)--实体识别;数据集成(3)—冗余;数据集成(4)—数据值冲突;数据归约;数据归约的策略;数据立方体聚集;维归约;属性子集选择方法;数据压缩;数值压缩;离散化和概念分层产生;数值数据的离散化和概念分层生成方法;装入;刷新;确定主题;模式评估;知识表示
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第7章 数据的预处理.pdf
数据的预处理
数据的预处理
谢中华
E-mail: xiezhh@
MATLAB统计分析与应用：40个案例分析
MATLAB从零到进阶
/forum-181-1.htm
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3数据预处理.ppt
数据预处理 为什么要预处理数据？ 现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了，什么问题都会出现 不完整的：有些感兴趣的属性缺少属性值，或仅包含聚集数据 含噪声的：包含错误或者“孤立点” 不一致的：在编码或者命名上存在差异 没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果 高质量的决策必须依赖高质量的数据 数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成 数据质量的多维度量 一个广为认可的多维度量观点： 精确度 完整度 一致性 合乎时机 可信度 附加价值 可访问性 跟数据本身的含义相关的 内在的、上下文的、表象的 数据预处理的主要任务 数据清理 填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性 数据集成
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数据存储预处理.ppt
静态类型变量*#includestdio.hintt(){inti=100;i+=5;returni;}voidmain(void){printf(i=%d\n,t());printf(i=%d\n,t());}例使用静态类型的局部变量#includestdio.hintt(){staticinti=100;i+=5;returni;}voidmain(void){printf(i=%d\n,t());printf(i=%d\n,t());}i=105i=110为了保存函数运行的结果，以便在下次调用该函数时，能继续使用上次计算的结果i=105i=105静态类型变量的初始化仅在程序开始运行时处理
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数据探查与预处理.pptx
数据探查张英21四月2025
数据质量21四月2025数据收集和测量问题收集问题测量问题04数据的规模及抽样偏倚05数据对应用的适合性：相关性、完备性、时效性01数据集成程度03数据的可用性：属性含义及其取值的可理解性02
数据特征21四月2025属性类型与测量水平定性与定量、分散与连续数据的粒度与单位缺失值与数据的稀疏性基本统计特征数据对象（实例、记录、观测）属性（变量、维、特征）
字符型（分类属性、定性属性）21四月2025二元（BINARY）属性对称二元属性例如：性别不对称二元属性例如：是否欺诈，只关注非零值标称（NOMINAL）属性（类别属性）（定类变量）取值无序例如：职业、专业、婚姻
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数据探查及预处理.pptx
数据探查;数据质量; 数据特征 ;字符型（分类属性、定性属性）;数值型（定量属性）;属性类型的不同操作特征;缺失值和数据的稀疏性 --排序的影响;基本统计描述;数据的中心趋势;数据的离散程度;数据分布的对称性;数据分布的中心集中度;属性间的相关性; 性别与阅读兴趣相关？
结论：性别与阅读兴趣相关;安斯库姆四重奏;数据的图形表示;分位数图;直方图（柱形图）;盒形图;散点图;多维图;客户信息数据问题举例;数据预处理;数据清洗 ;2015年9月23日星期三;识别并处理孤立点;噪声平滑;2015年9月23日星期三;2015年9月23日星期三;2015年9月23日星期三;数据集成 ;数据消减;2015年
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第5章_审计数据预处理.ppt
* * 第五章 审计数据预处理 计算机辅助审计原理及应用 南京审计学院 * 陈 伟 Email: chenweich@nau.edu.cn 第五章 审计数据预处理 概述 审计数据预处理理论分析 数据预处理应用实例 数据预处理阶段的数据验证 其它数据预处理方法介绍 数据质量概念及分类 单数据源数据质量问题 多数据源集成时数据质量问题 审计数据质量实例 数据预处理的意义 数据预处理的内容 审计数据预处理理论分析 什么是数据质量呢？ 数据质量问题并不仅仅是指数据错误。有的文献把数据质量定义为数据的一致性（consistency）、正确性（correctness）、完整性（completenes
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实验二、数据预处理.doc
实习二、数据预处理→Data Preparation→Data Preparation菜单（图2.1）
ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标→Data Preparation菜单（图2.1）
图2.1 Data Preparation菜单 从图2.1可以看出，ERDAS IMAGIMG数据预处理模块包括了7项主要功能，其中第一项功能（生成单值图像）比较简单，第六项功能（非监督分类）将在图像分类中进行说明。下面将主要介绍其余五项功能，重点是图像几何校正和图像拼接处理，因为这两项操作是从事遥感应用研究必须开展的基本工作过程。
二、三维地形表面（3D Surfacing）
三维地形