9.1 计算法 9.2 查表法 9.3 非线性补偿 9.4 数据极性和字长的预处理

• 高危人员分析需求 • 高危人群的相关数据收集与预处理 • 建立模型

概述 信息检索模型 信息检索系统的评价标准 Web搜索引擎的难点 Web搜索引擎体系结构 Web Crawler 预处理 索引和查找 检索结果排序

2.1 为什么要预处理数据 2.2 描述性数据汇总 2.3 数据清理 2.4 数据集成和变换 2.5 数据归约 2.6 数据离散化和概念分层产生

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

实验一 时间序列的 SAS 基本操作 .1 实验二 时间序列的预处理 .6 实验三 平稳时间序列分析 .9 实验四 非平稳时间序列随机分析 .15 实验五 非平稳时间序列确定性分析 .29 实验一 时间序列的预处理 .38 实验二 平稳时间序列 .44 实验三 ARIMA 模型 .58 实验四 残差自回归模型（一） .71 实验五 残差自回归模型（二） .79 实验六 确定性模型 .86 实验七 季节模型 .95 实验八 协整分析 .106 实验分析：该程序的到了一个名为 sasuser.example1_1 的永久数据集。所谓

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

2.1 数据类型. 2 2.1.1 离散型数据.2 2.1.2 连续型数据.2 2.2 数据预处理. 2 2.2.1 数据预处理的原因.2 2.2.2 数据预处理的主要步骤.3 2.3 数据清理. 5 2.3.1 空缺值.5 2.3.2 噪声数据.5 2.4 数据集成. 7 2.4.1 实体识别问题.7 2.4.2 数据冗余.7 2.4.3 元组重复.8 2.5 数据归约. 8 2.5.1 数据立方体聚集.9 2.5.2 维归约.10 2.5.3 数量归约.11 2.5.4 数据压缩.12 2.6 数据变换. 12 2.6.1 数据规范化.12 2.6.2 数据离散化与概念分层.13 2.7 数据预处理的软件操作（SPSS Modeler）. 16 2.7.1 数据类型.16 2.7.2 数据清理.17 （1）缺失值与无效值.17 （2）孤立值和极值.22 2.7.3 数据集成.25 （1）纵向追加.25 （2）横向合并.26 （3）元组重复.28 2.7.4 数据归约.29 （1）抽样.29 （2）分箱.32 （3）特征选择.36 （4）因子分析.37 2.7.5 数据变换.40