数据预处理的主要方法有哪些三种（数据预处理的主要方法有哪些）

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1、 数据预处理是指必要的处理，如审计、筛选、排序等。在对收集的数据进行分类或分组之前；主要方法有数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约等。

2、 数据清洗；数据清理例程通过填充缺失值、平滑噪声数据、识别或删除异常值以及解决不一致来“清理”数据。

3、 主要实现了以下目标：格式标准化、异常数据剔除、纠错和重复数据剔除。

4、 数据整合；数据集成例程组合来自多个数据源的数据，并以统一的方式存储它们。建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。

5、 数据转换；通过平滑聚合、数据泛化和标准化，将数据转换成适合数据挖掘的形式。

6、 数据简化；在挖掘数据的时候，数据量非常大，少量的数据挖掘和分析需要很长的时间。利用数据约简技术可以得到数据集的约简表示，约简表示要小得多，但仍接近保持原始数据的完整性，结果与约简前相同或几乎相同。

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