数据集预处理是什么意思

Question

如题所述

Answer 1

数据集预处理是指在使用数据集进行分析之前，对原始数据进行清洗、转换、规范化、平滑化、降维、特征提取等操作的过程。其目的是为了使数据集更加适合分析和建模，减少数据集中的噪声和错误，提高对数据的理解和应用效果。

首先，数据集预处理包括数据清洗，该过程是对原始数据进行筛选、修改和删除，以消除重复、不完整或误差的数据，保持数据的一致性和可靠性。其中，数据清洗的方法包括填补缺失值，删除异常值，以及去除重复数据等。

其次，数据集预处理还包括数据转换，该过程是指将数据从一种形式或结构转换为另一种形式以便于分析和建模。例如，将非数值型数据转换为数字型数据，通过标准化将数据转换为均值为0和方差为1的数据。

数据集预处理还包括数据降维和特征提取，该过程是为了从原始数据中提取有价值的特征，减少数据集的维度，以便更好地建立模型。常见的降维算法有主成分分析和奇异值分解，而特征提取的方法包括聚类和关联分析等。