数据预处理

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。

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

本地数据预处理 3.1 数据集简介 本实验使用小数据集 small_user.csv，共包含 30 万条记录，从大规模数据集 raw_user.csv 中提取。 3.2 数据预处理 删除数据头第一行的记录（字段名称）：sed -i '1d' small_user.csv

数据挖掘概念与技术数据预处理是一门极具实用性的课程讲义。

数据形态探秘 本章节深入探讨数据及其类型，并解析数据汇总方法，为后续数据预处理奠定基础。 数据预处理的必要性 现实世界的数据往往存在噪声、不一致、缺失等问题，直接使用会影响分析结果的准确性。数据预处理能够有效解决这些问题，提升数据质量。 数据预处理核心技术 数据清理: 识别并处理数据中的错误、噪声、异常值等，例如缺失值填充、噪声数据平滑等。 数据集成: 将来自多个数据源的数据整合到一起，形成统一的数据视图，例如实体识别、冗余属性处理等。 数据变换: 对数据进行格式转换、规范化、离散化等操作，以便于后续分析和挖掘，例如数据标准化、数值离散化等。 数据归约: 在不损失重要信息的前提下，降低数

数据预的核心步骤，基本就是你摸清数据之前要做的那一堆杂活。像数据清洗、集成、变换、归约这些，听着有点学术，其实就像整理屋子：先扔垃圾，再归类，压缩打包。哦，还有微软家的DTS服务，做 ETL 挺顺手，后面会专门讲。 数据之前最头大的就是清洗，格式不统一、缺值、异常值全靠它搞定。想省事可以看看DataCleaner和Kettle这两个工具，界面友好，功能也比较全。DataCleaner适合批，Kettle支持流程图操作，操作起来更直观。 如果你喜欢开源的思路，数据清洗开源项目还挺多，搭配上OpenRefine那种老牌工具，干活更轻松。OpenRefine适合结构混乱的表格数据，点点点就能清理出一

数据预处理在数据分析和机器学习中扮演着至关重要的角色，它涵盖了数据清洗、特征选择和转换等关键步骤，确保数据的质量和可用性。有效的数据预处理能够显著提升模型的性能和准确度，是数据科学工作流中不可或缺的一环。

数据预的第一步，往往是格式转换。bank-data.xls这个文件就是典型例子，Excel 格式得先变成 Weka 能读的.arff。操作也不复杂，用 Excel 另存成.csv，再扔进 Weka 保存一下就行了，挺顺的。 Weka 的 Explorer 界面还挺直观的，你只要点Open file，选中刚才导出的bank-data.csv，点save，选Arff data files格式，文件名随便起，比如bank-data.arff，保存就搞定。 这种方式适合刚入门的同学，是你还不太熟Python或者Pandas的话，用 Weka 图形界面更省事。而且小文件效果还不错，响应也快。 如果你后面

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}。