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Research on Data Reduction Methods and Instances of Data Preprocessing

机译:数据约简的数据约简方法及实例研究

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摘要

数据挖掘的处理对象是海量业务数据。在实际应用中,海量业务数据常常包含很多影响挖掘算法执行效率、干扰挖掘结果的因素,如:数据不完整、不一致、高冗余及噪音数据、脏数据等。数据预处理在数据挖掘之前,以领域知识为指导,以发现任务为目标,通过清理、集成、变换、缩减等操作,对源数据集进行处理,获得可供数据挖掘核心算法使用的目标数据,以减少数据处理量、提高挖掘效率,提高知识发现的起点和准确度。 数据预处理技术包括:数据清理(DataCleaning)、数据集成(DataIntegration)、数据变换(DataTransformation)与数据缩减(DataReduction)。数据缩减是指在尽可能保...
机译:数据挖掘的处理对象是海量业务数据。在实际应用中,海量业务数据常常包含很多影响挖掘算法执行效率、干扰挖掘结果的因素,如:数据不完整、不一致、高冗余及噪音数据、脏数据等。数据预处理在数据挖掘之前,以领域知识为指导,以发现任务为目标,通过清理、集成、变换、缩减等操作,对源数据集进行处理,获得可供数据挖掘核心算法使用的目标数据,以减少数据处理量、提高挖掘效率,提高知识发现的起点和准确度。 数据预处理技术包括:数据清理(DataCleaning)、数据集成(DataIntegration)、数据变换(DataTransformation)与数据缩减(DataReduction)。数据缩减是指在尽可能保...

著录项

  • 作者

    王国庆;

  • 作者单位
  • 年度 2010
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 zh_CN
  • 中图分类

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