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数据预处理是所有数据融合中必不可少的内容，该阶段的关键操作是处理噪声数据，去除噪声有助于提升模型的训练结果。基于此，结合已有的研究成果，引入相似度度量的概念，在余弦相似度的基础上，用余弦值表示样本点和聚类中心之间的夹角，用该值对欧氏距离进行加权，将二者结合，构造出一种新的数据去噪方法。
一种改进的多源异构数据预处理方法
【摘 要】
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数据预处理是所有数据融合中必不可少的内容，该阶段的关键操作是处理噪声数据，去除噪声有助于提升模型的训练结果。基于此，结合已有的研究成果，引入相似度度量的概念，在余弦相似度的基础上，用余弦值表示样本点和聚类中心之间的夹角，用该值对欧氏距离进行加权，将二者结合，构造出一种新的数据去噪方法。
【机 构】
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信息与电脑(理论版)
【出 处】
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信息与电脑(理论版)
【发表日期】
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2023年03期
【基金项目】
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郑州西亚斯学院2022年度科研资助项目（项目编号：60）； 河南省科技攻关项目（项目编号：222102210340、222102110280）； 2022年本科高校课程思政样板课程（项目编号：教办高【2022】268号）；
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