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商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据预处理主要任务 二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化 三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化 总结 ---- 前言 在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务 数据预处理主要任务...: ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一 样本数据的 取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别 和 处理 数据缺失 , 噪音数据...( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结 本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化
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