主成分分析与奇异值分解技术在铁路数据预处理中的应用

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数据预处理是在数据建模之前对采集到的原始数据进行的一些前期处理工作,能够滤除原始数据存在的噪声干扰、降低数据维度进而提取数据的时域特征。铁路运输行业在生产过程中累积的大量数据往往包含着噪声干扰,并且经常是海量高维的,无法直接用于数据建模、分析和挖掘。主成分分析与奇异值分解作为线性代数中一种重要的矩阵分解技术,已经成为近年来常用的数据时域预处理方法,本文主要论述主成分分析与奇异值分解技术在铁路数据预处理中的应用。
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