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不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法 數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法

生活百科簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法：
1、墓于粗糙集( Rough Set)理論的約簡(jiǎn)方法 ， 粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具 。現(xiàn)在受到了KDD的廣泛重視 ， 利用粗糙集理論對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是一種十分有效的精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)維數(shù)的方法 。
2、基于概念樹的數(shù)據(jù)濃縮方法 ， 在數(shù)據(jù)庫中 ， 許多屬性都是可以進(jìn)行數(shù)據(jù)歸類 ， 各屬性值和概念依據(jù)抽象程度不同可以構(gòu)成一個(gè)層次結(jié)構(gòu) ， 概念的這種層次結(jié)構(gòu)通常稱為概念樹 。概念樹一般由領(lǐng)域?qū)＜姨峁?nbsp;， 它將各個(gè)層次的概念按一般到特殊的順序排列 。
3、信息論思想和普化知識(shí)發(fā)現(xiàn) ， 特征知識(shí)和分類知識(shí)是普化知識(shí)的兩種主要形式 ， 其算法基本上可以分為兩類：數(shù)據(jù)立方方法和面向?qū)傩詺w納方法 。
【不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法 數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法】
4、基于統(tǒng)計(jì)分析的屬性選取方法 ， 可以采用統(tǒng)計(jì)分析中的一些算法來進(jìn)行特征屬性的選取 ， 比如主成分分析、逐步回歸分析、公共因素模型分析等 。這些方法的共同特征是 ， 用少量的特征元組去描述高維的原始知識(shí)基 。
5、遺傳算法（GA ， Genetic Algo}thrn) ， 遺傳算法是一種基于生物進(jìn)化論和分子遺傳學(xué)的全局隨機(jī)搜索算法 。遺傳算法的基本思想是：將問題的可能解按某種形式進(jìn)行編碼 ， 形成染色體 。隨機(jī)選取N個(gè)染色體構(gòu)成初始種群 。再根據(jù)預(yù)定的評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)每個(gè)染色體計(jì)算適應(yīng)值 。選擇適應(yīng)值高的染色體進(jìn)行復(fù)制 ， 通過遺傳運(yùn)算(選擇、交叉、變異)來產(chǎn)生一群新的更適應(yīng)環(huán)境的染色體 ， 形成新的種群 。

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