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数据集成与变换

数据集成

冗余是数据集成时需要考虑的一个重要问题。另外一个重要问题是数据值冲突的检测与处理。


数据变换

平滑，聚集，数据概化，规范化和属性构造。平滑是数据清理形式，聚集和概化也是一种数据归约形式

规范化：通过将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。1 最小-最大规范化   2 z-score规范化（零均值规范化）  3 小数定标规范化

属性构造（或特征构造）：由给定的属性构造和添加新的属性，以帮助提高精度和对高维度数据结构的理解

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