物聯網數據分析與挖掘

數據預處理與知識發現 爲什麼要進行數據預處理？ 因爲在現實生活中存在着大量的「髒」數據 數據不完整的性 數據有噪音數據 數據不一致性 技術主要四種：數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約 數據清洗： 主要刪去數據中的重複數據，消除數據中的噪音數據，糾正不完整和不一致的數據 噪聲數據是指數據中存在着錯誤或異常(偏離期望值)的數據; 不完整數據是指數據中缺乏某些屬性值: 不一致數據則是指數據內涵出現不

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