【摘 要】
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在大型的、现实世界数据库或数据仓库中的数据有一些共同的特点:数据不完整(有些感兴趣的属性缺属性值,或只包含聚集数据)、含噪声(包含错误的或存在偏离期望的孤立点值)、数
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在大型的、现实世界数据库或数据仓库中的数据有一些共同的特点:数据不完整(有些感兴趣的属性缺属性值,或只包含聚集数据)、含噪声(包含错误的或存在偏离期望的孤立点值)、数据不一致.数据预处理技术可以改进数据的质量,从而有助于提高其后的数据挖掘过程的精度和性能.由于高质量的决策必然依赖于高质量的数据,因此数据预处理是数据挖掘过程中的主要步骤,而数据清理则是数据预处理的重要组成部分.该文首先介绍了数据清理的一些基本内容,以及当前国内外的发展形势.然后在第二章介绍了数据清理中的空缺值处理方法,主要是判定树归纳算法及其在应用中的改进方法.在第三章介绍了噪声数据的清理方法,主要是结合了判定树归纳和分箱平滑的方法.最后介绍了一个数据清理的工具,使用前面所提到的两种方法对数据进行清理操作.
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