1、常用的数据预处理方法

2、常用的数据预处理方法是：

3、1.基于粗糙集理论的约简方法。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。

4、2.基于概念树的数据集中方法。在数据库中，可以对许多属性进行分类，每个属性值和概念可以根据抽象程度形成层次结构。这种层次结构的概念通常被称为概念树。

5、3.信息论思想与知识发现。特征知识和分类知识是广义知识的两种主要形式，其算法基本可以分为两类：数据立方体法和面向属性归纳法。

6、4.基于统计分析的属性选择方法。统计分析中的一些算法可以用来选择特征属性，如主成分分析、逐步回归分析、公因子模型分析等。

7、5.遗传算法。遗传算法是一种基于生物进化和分子遗传学的全局随机搜索算法。遗传算法的基本思想是将一个问题的可能解以某种形式编码，形成染色体。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。

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