一种改进的多源异构数据预处理方法

摘要

数据预处理是所有数据融合中必不可少的内容,该阶段的关键操作是处理噪声数据,去除噪声有助于提升模型的训练结果。基于此,结合已有的研究成果,引入相似度度量的概念,在余弦相似度的基础上,用余弦值表示样本点和聚类中心之间的夹角,用该值对欧氏距离进行加权,将二者结合,构造出一种新的数据去噪方法。