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数据挖掘处理空缺值的方法
数据
分析中
缺失值的处理
答:
用空缺属性值的所有可能的属性取值来试,并从最终属性的约简结果中选择最好的一个作为填补的属性值
。这是以约简为目的的数据补齐方法,能够得到好的约简结果;但是,当数据量很大或者遗漏的属性值较多时,其计算的代价很大。 8.回归 基于完整的数据集,建立回归方程(模型)。对于包含空值的对象,将已知属性值代入方程来...
数据
分析中的
缺失值处理
答:
在对
缺失数据
进行
处理
前,了解
数据缺失
的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含
缺失值的
变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量。从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失。完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是
数据的
缺失是完全随机的,不依赖于任何...
对原始
数据
进行
空缺值
填补,消除噪声数据操作是在以下哪个步骤的任务
答:
4.处理空缺值的方法:
忽略该记录;去掉属性;手工填写空缺值;使用默认值;使用属性平均值;使用同类样本平均值;预测最可能的值
。5.噪声数据的处理方法:
分箱;聚类;计算机和人工检查结合;回归
6.分箱:分箱方法是一种简单常用的预处理方法,通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”,实际上就是...
什么是预处理,常用的预
处理方法
有哪些?
答:
预处理常常指的是数据预处理,
数据预处理常用处理方法为:数据清洗、数据集成
。1、数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值,平滑或
删除离群点
,纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说,就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。总的来讲,数据清洗是一项繁重的任务,需要根据数据的准确...
数据挖掘
中常用的
数据清洗方法
有哪些
答:
①解决数据质量问题;②让数据更适合做挖掘;
数据清洗是对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据
,选用一定方法进行“清洗”,为后续的数据分析做准备。数据清洗的方法有:①数据数值化 对存在各种不同格式的数据形式的原始数据,对其进行标准化操作。对字符串取值,按照ANSI码值求和得到...
数据挖掘
与数据分析的区别是什么?
答:
数据挖掘是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等
方法
,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测,就是定量、定性,
数据挖掘的
重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、...
神经网络技术对电力工程的应用?
答:
1数据预
处理
数据挖掘
当中的核心技术为数据预处理技术,其与数据挖掘过程的可操作性、最终结果的可信度有着直接的关系。针对电力工程造价而言,关于其历史数据的预处理技术主要可分为三种,分别为:数据集压缩技术、噪声数据平滑技术、
空缺值
填补技术。同时电力工程造价的影响因素较多,包括档距、绝缘子等、...
求一个
数据挖掘的
算法,在线等,可以追分
答:
对于分类规则的
挖掘
通常有以下几种方法,不同
的方法
适用于不同特点的数据: 1.贝叶斯方法 2.决策树方法 3.人工神经网络方法 4.约略集方法 5.遗传算法 分类方法的评估标准: 准确率:模型正确预测新数据类标号的能力。速度:产生和使用模型花费的时间。健壮性:有噪声数据或
空缺值数据
时模型正确分类或预测的能力。伸缩...
处理
海量
数据的
基本思路是什么?
答:
首先要进行数据预
处理
,包括:数据清理(数据清理通过填写
空缺值
,平滑噪声数据,识别删除孤立点,并解决不一致来清理数据,数据清理内容包括:格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复
数据的
清除);数据规约(数据集的压缩表示,但是能和原始数据集达到相同或基本相同的分析结果,主要策略:数据聚集、维规约...
预
处理
常用
的方法
有哪些?
答:
地表水、地下水或城市自来水处理到符合后续水处理装置所允许的进水水质指标,从而保证水处理系统长期安全、稳定地运行,为工业生产提供优质用水。预
处理的
对象主要是水中的悬浮物、胶体、微生物、有机物、游离性余氯和重金属等。这些杂质对于电渗析、离子交换、反渗透、钠滤等水处理装置会产生不利的影响。
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