数据库编程教程预处理方法详解

数据准备 无用属性去除：- 去除无用信息，如 ID。 离散化：- 处理数值型属性，使其符合算法要求（如关联分析）。 例如：“children”属性，修改为 {0,1,2,3}。

数据准备（预处理 1） 去除无用属性：删除无意义的属性，如 ID。 离散化：将数值型属性转换为标称型属性，以适合某些算法。例如，将“子女”属性从数值型修改为 {0, 1, 2, 3}。

在数据预处理的过程中，我们可以采取一些优化措施，以提升处理效率和结果质量。

该 MATLAB 源码包含光谱读入、降噪和去背景一体化功能，适用于多种光谱处理任务，例如拉曼光谱分析。

3．释放预处理SQL语句当预处理SQL语句不再使用时，可以使用deallocate语句将该预处理SQL语句释放。其语法格式如下。 deallocate prepare 预处理名 8.4.1预处理SQL语句使用步骤

这篇文章提供了关于matlab预处理近红外光谱的代码，并配有详细介绍，方便直接在matlab中使用。

在数据预处理过程中，词典文件“extraDict.txt”提供了关键的支持，用于丰富和定制数据处理的功能。这个词典可以帮助规范数据中的词汇，提升数据清洗和特征处理的准确性。

Spark 的数据预能力真的是蛮强的，是在医院这种结构复杂又数据量大的场景下，表现挺稳定。你可以把结构化的就诊记录、非结构化的检查报告，统统扔进去，跑个 RDD 转换或者用 DataFrame 清洗一下，效率还不错。 Spark 的分布式计算在多节点下跑预任务，几百万条数据压力也不大。比如用withColumn搞字段拆分，用filter剔除无效记录，用groupBy做一些分组统计，整个链路下来，代码量不多，可维护性也不错。 如果你对数据预这一块还想扩展一下思路，我给你找了几个还不错的资料： 基于 Spark 的交互式数据预：讲得比较细，适合深入了解。 光谱数据预：主要是非结构化数据的

二、数据定义语句【实例1】建立一个“学生”表Student EXEC SQL CREATE TABLE Student (Sno CHAR(5) NOT NULL UNIQUE, Sname CHAR(20), Ssex CHAR(1), Sage INT, Sdept CHAR(15)); 【注意】数据定义语句中不允许使用主变量