常用的數據預處理方法
常用的數據預處理方法是：
1、墓于粗糙集理論的約簡方法 。粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數學工具 。
2、基于概念樹的數據濃縮方法 。在數據庫中 ， 許多屬性都是可以進行數據歸類 ， 各屬性值和概念依據抽象程度不同可以構成一個層次結構 ， 概念的這種層次結構通常稱為概念樹 。
3、信息論思想和普化知識發現 。特征知識和分類知識是普化知識的兩種主要形式 ， 其算法基本上可以分為兩類：數據立方方法和面向屬性歸納方法 。
4、基于統計分析的屬性選取方法 。可以采用統計分析中的一些算法來進行特征屬性的選取 ， 比如主成分分析、逐步回歸分析、公共因素模型分析等 。
【常用的數據預處理方法】5、遺傳算法 。遺傳算法是一種基于生物進化論和分子遺傳學的全局隨機搜索算法 。遺傳算法的基本思想是：將問題的可能解按某種形式進行編碼 ， 形成染色體 。
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