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

针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的

针对恶劣测量条件下宽频带低信噪比调频连续波雷达信号距离模糊问题,建立了固态料面调频连续波雷达信号模型,并提出了以先验信息为辅助,包含信号频域预处理、频带截取及频带能量加权的距离反演方法.实际数据处理结果显示:经过预处理的信号频谱平均信噪比由原来的-5.55 d B提高到8.32 d B;采用包络线截频带法和最小二乘截频带法进行距离反演后拟合料线与实际料线间的料形相似度由0.46分别提高到0.71和0.79

通过品位与储量等矿石属性计算的实现,为矿床的三维可视化仿真提供体素处理手段.首先对原始采样数据进行预处理,以构造满足需要的规则体数据;其次,提供了泰森多边形法、距离幂次反比法、克立格法等三种插值方案,供用户结合矿山实际选择适合的计算方法;最后基于不同插值方法下的规则体素信息计算任意指定范围下的矿石品位、储量等属性

模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

• 一、研究区简介 • 二、实验数据采集及预处理 • 三、反演物理模型 • 四、物理模型 • 五、实验步骤 • 六、实验结果 • 七、结果分析 • 八、存在的问题 • 九、主要参考文献

选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别.实验结果表明,核典型相关分析方法可以有效地克服剧烈的姿态变化对人耳和人脸识别的影响,且与单生物特征相比,识别率显著提高

1. 掌握调查问卷的设计及制作。 2. 掌握调查数据的获取方法及数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行数据的描述性分析和推断性分析

第1章 引言 第2章 监督学习 第3章 无监督学习与预处理 第4章 数据表示与特征工程 第5章 模型评估与改进 第6章 算法链与管道 第7章 处理文本数据 第8章 全书总结

⚫ 第一节 数据的预处理 ⚫ 第二节 品质数据的整理与显示 ⚫ 第三节 数值型数据的整理与显示 ⚫ 第四节 统计表