【數(shù)據(jù)預處理方法主要有 數(shù)據(jù)預處理的方法主要有】數(shù)據(jù)預處理的方法主要有：
1、墓于粗糙集( Rough Set)理論的約簡方法 。粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數(shù)學工具 ?，F(xiàn)在受到了KDD的廣泛重視，利用粗糙集理論對數(shù)據(jù)進行處理是一種十分有效的精簡數(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成一個層次結構，概念的這種層次結構通常稱為概念樹 。概念樹一般由領域專家提供，它將各個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發(fā)現(xiàn) 。特征知識和分類知識是普化知識的兩種主要形式，其算法基本上可以分為兩類：數(shù)據(jù)立方方法和面向屬性歸納方法 。
4、基于統(tǒng)計分析的屬性選取方法 。可以采用統(tǒng)計分析中的一些算法來進行特征屬性的選取，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基 。
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