准备分类和预测的数据 通过对数据进行预处理,可以提高分类和预测 过程的准确性、有效性和可伸缩性 ¤数据清理 消除或减少噪声,处理空缺值,从而减少学习时的混乱 口相关性分析 ■数据中的有些属性可能与当前任务不相关;也有些属性可 能是冗余的;删除这些属性可以加快学习步骤,使学习结 果更精确 口数据变换 可以将数据概化到较高层概念,或将数据进行规范化准备分类和预测的数据 ◼ 通过对数据进行预处理，可以提高分类和预测 过程的准确性、有效性和可伸缩性 ❑ 数据清理 ◼ 消除或减少噪声，处理空缺值，从而减少学习时的混乱 ❑ 相关性分析 ◼ 数据中的有些属性可能与当前任务不相关；也有些属性可 能是冗余的；删除这些属性可以加快学习步骤，使学习结 果更精确 ❑ 数据变换 ◼ 可以将数据概化到较高层概念，或将数据进行规范化