数据的预处理不包括哪些内容

1.数据的预处理包括哪些内容

数据预处理(datapreprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前,首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理,以利于计算机的运算。另外,对于一些剖面测量数据,如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。

数据预处理的方法:

1、数据清理

数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标:格式标准化,异常数据清除,错误纠正,重复数据的清除。

2、数据集成

数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并 统一存储,建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。

3、数据变换

通过平滑聚集,数据概化,规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

4、数据归约

数据挖掘时往往数据量非常大,在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间,数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并结果与归约前结果相同或几乎相同。

2.数据的预处理包括哪些内容

数据预处理(datapreprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。

如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前,首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理,以利于计算机的运算。另外,对于一些剖面测量数据,如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。

数据预处理的方法:1、数据清理数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标:格式标准化,异常数据清除,错误纠正,重复数据的清除。

2、数据集成数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并 统一存储,建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。3、数据变换通过平滑聚集,数据概化,规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

4、数据归约数据挖掘时往往数据量非常大,在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间,数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并结果与归约前结果相同或几乎相同。

3.数据预处理包括哪些内容

1.墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简方法 粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。

目前受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。我们所处理的数据一般存在信息的含糊性(Vagueness)问题。

含糊性有三种:术语的模糊性,如高矮;数据的不确定性,如噪声引起的;知识自身的不确定性,如规则的前后件间的依赖关系并不是完全可靠的。在KDD中,对不确定数据和噪声干扰的处理是粗糙集方法的 2.基于概念树的数据浓缩方法 在数据库中,许多属性都是可以进行数据归类,各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构,概念的这种层次结构通常称为概念树。

概念树一般由领域专家提供,它将各个层次的概念按一般到特殊的顺序排列。 3.信息论思想和普化知识发现 特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式,其算法基本上可以分为两类:数据立方方法和面向属性归纳方法。

普通的基于面向属性归纳方法在归纳属性的选择上有一定的盲目性,在归纳过程中,当供选择的可归纳属性有多个时,通常是随机选取一个进行归纳。事实上,不同的属性归纳次序获得的结果知识可能是不同的,根据信息论最大墒的概念,应该选用一个信息丢失最小的归纳次序。

4.基于统计分析的属性选取方法 我们可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取,比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等。这些方法的共同特征是,用少量的特征元组去描述高维的原始知识基。

5.遗传算法〔GA, Genetic Algo}thrn}) 遗传算法是一种基于生物进化论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:将问题的可能解按某种形式进行编码,形成染色体。

随机选取N个染色体构成初始种群。再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值。

选择适应值高的染色体进行复制,通过遗传运算(选择、交叉、变异)来产生一群新的更适应环境的染色体,形成新的种群。这样一代一代不断繁殖进化,最后收敛到一个最适合环境的个体上,从而求得问题的最优解。

遗传算法应用的关键是适应度函数的建立和染色体的描述。在实际应用中,通常将它和神经网络方法综合使用。

通过遗传算法来搜寻出更重要的变量组合。

4.简述数字信号预处理包括哪些内容

MFCC是计算语音信号的Mel频率倒谱系数,Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征,MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系,使得MFCC随着频率的提高,其计算精度随之下降。因此,在应用中常常只使用低频MFCC,而丢弃中高频MFCC。

MFCC参数的提取包括以下几个步骤:

 预滤波(低通):前端带宽为300-3400Hz的抗混叠滤波器。

 A/D变换:采样频率,线性量化精度。

 预加重:通过一个一阶有限激励响应高通滤波器,使信号的频谱变得平坦,不易受到有限字长效应的影响。

 分帧:根据语音的短时平稳特性,语音可以以帧为单位进行处理,实验中选取的语音帧长为32ms,帧叠为16ms。

 加窗:采用哈明窗对一帧语音加窗,以减小吉布斯效应的影响。

 快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation, FFT):将时域信号变换成为信号的功率谱。

 三角窗滤波:用一组Mel频标上线性分布的三角窗滤波器(共24个三角窗滤波器),对信号的功率谱滤波,每一个三角窗滤波器覆盖的范围都近似于人耳的一个临界带宽,以此来模拟人耳的掩蔽效应。

 求对数:三角窗滤波器组的输出求取对数,可以得到近似于同态变换的结果。

 离散余弦变换(Discrete Cosine Transformation, DCT):去除各维信号之间的相关性,将信号映射到低维空间。

 谱加权:由于倒谱的低阶参数易受说话人特性、信道特性等的影响,而高阶参数的分辨能力比较低,所以需要进行谱加权,抑制其低阶和高阶参数。

 倒谱均值减(Cepstrum Mean Subtraction, CMS):CMS可以有效地减小语音输入信道对特征参数的影响。

 差分参数:大量实验表明,在语音特征中加入表征语音动态特性的差分参数,能够提高系统的识别性能。可用到了MFCC参数的一阶差分参数和二阶差分参数。

采样前的低通滤波,主要是消除采样时的频谱混叠。由硬件完成。

预加重主要是提高高频的频谱分量。软件,硬件都可以完成。

预加重前,也可以用高通滤波器,消除低频噪音。

如果计算mfcc是有了预加重。之前的预加重就不要做。

采样前的硬件低通滤波是一定要做的。

数据的预处理不包括哪些内容

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