数据预处理任务及方法.
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非监督式的离散化（Unsupervised Discretization）分类中离散化方法的一个很大的区别是是否使用类别信息。使用了类别信息的成为监督式的离散化（supervised），没有使用类别信息的成为非监督式的方法（Unsupervised）。等宽方法（equal width）将范围内的属性划分成一个用户指定的区间数量，每个区间都有相同的宽度（width）。这样的方法受离群值影响很大。因此，等频方法（等深方法）（equal frequency，equal depth），是将相同数量的对象分到每个区间中，这也很常用。监督式的离散化（Supervised Discretization）使用额外的信息（类标签）通常会产生更好的结果。无类标签知识构造的区间通常会包含混合的类标签。从概念上讲，分割的简单的方法是最大化区间纯度（purity）。实际中，这样的方法需要人工选择区间的纯度和最小的区间大小。为了克服这样的困难，一些统计的方法被用来解决这些问题。先将每个类的值都作为单独的区间，再根据统计测试，合并临近的相似区间（adjacent intervals）获取更大的区间。基于熵（entropy）的方法是很好的。有太多值得类别属性（Categorical Attributes with
Too Many Values）类别属性有时候会产生很多的值。如果类别属性的是顺序的，可以利用类似连续属性离散化的方法。如果类别属性是分类的，则要利用一些领域知识。如一个大学可以有很多学院。学院名称可能有很多的值，这种情况我们可以将很多的学院联合在一起组成更大的组，如工程类，社会科学类，生物科学类等。如果领域知识无法使用就要根据实际情况进行操作。只有在类别合并时会提高分类精确度时我们才可以合并。五、变量转换变量转换是将一个变量下的值作统一变换。也就是，对于每一个对象，转换是针对对象中变量的所有的值进行的。例如，如果一个变量的值的数量级是重要的，我们就可以取变量值的绝对值。在这里我们只讨论两种重要的变量转换：简单函数转换（simple functional transformations）和正规化（normalization）。简单函数法这种方法就是针对每个值做单独的函数处理。例如x是一个变量，纳闷这种变换可能是
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如何对市场调研问卷的数据进行预处理
如何对市场调研问卷的数据进行预处理 市场调研问卷数据的预处理是整个市场调研工作的重要环节,如果预处理做得不好，就会使有问题的问卷进入后面的数据分析环节，对最终结果产生严重影响。 一、信度检验 1.信度分析简介 信度，即信任度，是指问卷数据的可信任程度。信度是保证问卷质量的重要手段，严谨的问卷分析通常会采用信度分析筛选部分数据。 α值是信度分析中的一个重要指标，它代指0～1的某个数值，如果α值小于０.7,该批次问卷就应当剔除或是进行处理;如果大于0．９,则说明信度很高,可以用于数据分析；如果位于０．７～0.9，则要根据具体情况进行判定。如表1所示。 α值意义 >0.9信度非常好 ＞0.８信度可以接受 >0.7需要重大修订但是可以接受 <0．7放弃 2．信度分析示例 操作过程 下面介绍的是一个信度分析的案例,其操作过程为：首先打开信度分析文件，可以看到该文件的结构很简单，一共包含1０个题目，问卷的份数是10２份。然后进入SPSS的“分析”模块，找到“度量”下面的“可靠性分析”,将这十个题目都选进去。 在接下来的统计量中,首先看平均值、方差和协方差等，为了消除这些变量的扰动,可以选择要或者不要这些相关的量,另外ANＯVA(单音数方差分析）是分析两个变量之间有无关系的重要指标，一般选择要，但在这里可以不要,其他一些生僻的量值一般不要。描述性在多数情况下需要保留,因为模型的输出结果会有一些描述,因此应当选中项、度量和描述性,然后“确定”,这时SPSS输出的结果就会比较清楚。 结果解读 案例处理汇总后，SPＳS输出的结果如图１所示。
图1 信度分析结果 由图１可知,案例中调查问卷的有效数据是102,已排除数是0，说明数据都是有效的，在这里如果某个问卷有缺失值，就会被模型自动删除，然后显示出已排除的问卷数。在信度分析中,可以看到Aｌpha值是0．881,根据前文的判定标准，这一数值接近0.9，可以通过。在图右下方部分有均值、方差、相关性等多个项目,这主要看最后的“项已删除的Alpｈａ值”,该项目表示的是删除相应项目后整个问卷数据信度的变动情况,可以看出题目1、题目2和题目6对应的数值高于０．８８1,表明删除这三个题目后整个问卷的Aｌphａ值会上升，为了确保整个调查的严谨性，应当将这三个题目删除。 二、剔除废卷 删除废卷大致有三种方法:根据缺失值剔除、根据重复选项剔除、根据逻辑关系剔除。 １.根据缺失值剔除 缺失值的成因 在市场调查中,即使有非常严格的质量控制,在问卷回收后仍然会出现缺项、漏项，这种情况在涉及敏感性问题的调查中尤其突出，缺失值的占比甚至会达到1０%以上。之所以会出现这种现象，主要有以下原因：一是受访者对于疾病、收入等隐私问题选择跳过不答，二是受访者由于粗心大意而漏掉某些题目等。 缺失值的处理 在处理缺失值时，有些人会选择在SＰSS或Excｅl中将其所在的行直接删除。事实上，不能简单地删除缺失值所在的行,否则会影响整个问卷的质量。这是因为在该行中除了缺失的数据以外,其他数据仍旧是有效的,包含许多有用信息，将其全部删除就等于损失了这部分信息。 在实际操作中，缺失值的处理主要有以下方式，如图2所示。
[数据分析] 教你一文掌握数据预处理
数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？ 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍： ?常用方法 ?N umpy部分 ?P andas部分 ?S klearn 部分 ?处理文本数据 一、常用方法 1、生成随机数序列 randIndex = random.sample(range(trainSize, len(trainData_copy)), 5*tra inSize) 2、计算某个值出现的次数 titleSet = set(titleData) for i in titleSet: count = titleData.count(i)
用文本出现的次数替换非空的地方。词袋模型 Word Count titleData = allData['title'] titleSet = set(list(titleData)) title_counts = titleData.value_counts() for i in titleSet: if isNaN(i): continue count = title_counts[i] titleData.replace(i, count, axis=0, inplace=True) title = pd.DataFrame(titleData) allData['title'] = title 3、判断值是否为NaN def isNaN(num): return num != num 4、 Matplotlib在jupyter中显示图像 %matplotlib inline 5、处理日期 birth = trainData['birth_date'] birthDate = pd.to_datetime(birth) end = pd.datetime(2020, 3, 5) # 计算天数birthDay = end - birthDate birthDay.astype('timedelta64[D]') # timedelta64 转到 int64 trainData['birth_date'] = birthDay.dt.days
数据挖掘数据预处理
XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY 实验报告 实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化 专业：数学与应用数学 班级： 姓名： 学号： 实验学时： 指导教师：刘建伟 成绩： 2016年5月5 日
西安工业大学实验报告 专业数学与应用数学班级131003 姓名学号实验课程数据挖掘指导教师刘建伟实验日期2016-5-5 同实验者实验项目数据集成、变换、归约和离散化 实验设备 计算机一台 及器材 一实验目的 掌握数据集成、变换、归约和离散化 二实验分析 从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。三实验步骤 1数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成是指将多个数据源中的数据合并并存放到一个一致的数据存储（如数据仓库）中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。在数据集成时，有许多问题需要考虑。模式集成和对象匹配可能需要技巧。 2数据变换是指将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。 （1）数据泛化：使用概念分层，用高层概念替换低层或“原始”数据。例如，分类的属性，如街道，可以泛化为较高层的概念，如城市或国家。类似地，数值属性如年龄，可以映射到较高层概念如青年、中年和老年。 （2）规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。大致可分三种：最小最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化。 （3）属性构造：可以构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程。例如，可能希望根据属性height和width添加属性area。通过属性构造可以发现关于数据属性间联系的丢失信息，这对知识发现是有用的。 3数据经过去噪处理后,需根据相关要求对数据的属性进行相应处理.数据规约就是在减少数据存储空间的同时尽可能保证数据的完整性,获得比原始数据小得
Matlab笔记——数据预处理——剔除异常值及平滑处理
012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。
二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算：
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
高光谱数据处理基本流程
高光谱分辨率遥感 用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（ImagingSpectrometry）遥感。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点： （1）波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段； （2）光谱范围窄——波段范围一般小于10nm； （3）波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱； （4）数据量大——随着波段数的增加，数据量成指数增加； （5）信息冗余增加——由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： （1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； （2）有利于采用各种光谱匹配模型； （3）有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程： 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据，显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库 ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱
来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式： （1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”，一般从标准波谱库选择； （2）在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程： （1）MNF变换 重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 （2）计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。 作用及原理： 纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代，可以在多光谱或者高光谱影像中寻找最“纯”的像元。（通常基于MNF变换结果来进行）
红外与近红外光谱常用数据处理算法
一、数据预处理 （1）中心化变换 （2）归一化处理 （3）正规化处理 （4）标准正态变量校正（标准化处理）（Standard Normal Variate,SNV）（5）数字平滑与滤波（Smooth） （6）导数处理（Derivative） （7）多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC） （8）正交信号校正（OSC） 二、特征的提取与压缩 （1）主成分分析（PCA） （2）马氏距离 三、模式识别（定性分类） （1）基于fisher意义下的线性判别分析（LDA） （2）K-最邻近法（KNN） （3）模型分类方法（SIMCA） （4）支持向量机（SVM） （5）自适应boosting方法（Adaboost） 四、回归分析（定量分析） （1）主成分回归（PCR） （2）偏最小二乘法回归（PLS） （3）支持向量机回归（SVR）
一、数据预处理 （1） 中心化变换 中心化变换的目的是在于改变数据相对于坐标轴的位置。一般都是希望数据集的均值与坐标轴的原点重合。若x ik 表示第i 个样本的第k 个测量数据，很明显这个数据处在数据矩阵中的第i 行第k 列。中心化变换就是从数据矩阵中的每一个元素中减去该元素所在元素所在列的均值的运算： u ik k x x x =- ，其中k x 是n 个样本的均值。 (2) 归一化处理 归一化处理的目的是是数据集中各数据向量具有相同的长度，一般为单位长度。其公式为： 'ik x = 归一化处理能有效去除由于测量值大小不同所导致的数据集的方差，但是也可能会丢失重要的方差。 （3）正规化处理 正规化处理是数据点布满数据空间，常用的正规化处理为区间正规化处理。其处理方法是以原始数据集中的各元素减去所在列的最小值，再除以该列的极差。 min() 'max()min() ik ik k k x xk x x x -= - 该方法可以将量纲不同，范围不同的各种变量表达为值均在0~1范围内的数据。但这种方法对界外值很敏感，若存在界外值，则处理后的所有数据近乎相等。 （4） 标准化处理（SNV ）也称标准正态变量校正 该处理能去除由单位不同所引起的不引人注意的权重，但这种方法对界外点不像区间正规化那样的敏感。标准化处理也称方差归一化。它是将原始数据集各个元素减去该元素所在列的元素的均值再除以该列元素的标准差。 ';ik k ik k k x x x S S -==
如何做好数据预处理(一)
数据分析中，需要先挖掘数据，然后对数据进行处理，而数据预处理的字面意思就是对于数据的预先处理，而数据预处理的作用是为了提高数据的质量以及使用数据分析软件，对于数据的预处理的具体步骤就是数据清洗、数据集成、数据变换、数据规范等工作，数据预处理是数据分析工作很重要的组成部分，所以大家一定要重视这个工作。 首先说一下数据清洗就是清理脏数据以及净化数据的环境，说到这里大家可能不知道什么是脏数据，一般来说，脏数据就是数据分析中数据存在乱码，无意义的字符，以及含有噪音的数据。脏数据具体表现在形式上和内容上的脏。就目前而言，脏数据在形式上就是缺失值和特殊符号，形式上的脏数据有缺失值、带有特殊符号的数据，内容上的脏数据上有异常值。 那么什么是缺失值呢？缺失值包括缺失值的识别和缺失值的处理。一般来说缺失值处理方法有删除、替换和插补。先来说说删除法吧。删除法根据删除的不同角度又可以分为删除观测样本和变量，删除观测样本，这就相当于减少样本量来换取信息的完整度，但当变量有较大缺失并且对研究目标影响不大时，可以直接删除。接着说一下替换法，所谓替换法就是将缺失值进行替换，根据变量的不同又有不同的替换规则，缺失值的所在变量是数值型用该变量下其他数的均值来替换缺失值；变量为非数值变量时则用该变量下其他观测值的中位数或众数替换。最后说说插补法，插补法分为回归插补和多重插补；回归插补指的是将插补的变量转变成替换法，然后根据替换法进行替换即可。
刚刚说到的缺失值，其实异常值也是需要处理的，那么什么是异常值呢？异常值跟缺失值一样，包括异常值的识别和异常值的处理。对于异常值的处理我们一般使用单变量散点图或箱形图来处理，在图形中，把远离正常范围的点当作异常值。异常值的的处理有删除含有异常值的观测、当作缺失值、平均值修正、不处理。在进行异常值处理时要先复习异常值出现的可能原因，再判断异常值是否应该舍弃。 大家在进行清洗数据的时候需要注意缺失数据的填补以及对异常数值的修正，这样才能够做好数据分析工作，由于篇幅的关系，如何做好数据预处理工作就给大家介绍到这里了，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
脑电数据预处理步骤讲解学习
脑电数据预处理步骤
1）脑电预览。首先要观察被试脑电基本特征，然后剔除原始信号中一些典型的干扰噪声、肌肉运动等所产生的十分明显的波形漂移数据。 2）眼电去除。使用伪迹校正(correction)的方法，即从采集的 EEG 信号中减去受眼电(EOG)伪迹影响的部分。首先寻找眼电的最大绝对值，用最大值的百分数来定义 EOG 伪迹。接着构建平均伪迹，将超过 EOG 最大值某个百分比（如10%）的眼电导联电位识别为 EOG 脉冲，对识别的 EOG 脉冲进行平均，由协方差估计公式(2-1)计算平均 EOG 脉冲和其它电极之间的 EEG 的传递系数 b: b=cov(EOG, EEG)/var(EOG) (2-1) 其中 cov 表示协方差(covariance)，var 表示方差(variance)。 最后根据公式（2-2）对受眼动影响的电极在产生眼动的时间段的波形进行校正，点对点地用 EEG 减去 EOG： corrected EEG=original EEG-b×EOG (2-2) 实验中设置最小眨眼次数为 20 次，眨眼持续时间 400ms。 3）事件提取与脑电分段。ERP 是基于事件（刺激）的诱发脑电，所以不同刺激诱发的 ERP 应该分别处理。在听觉认知实验中，多种类型的刺激会重复呈现，而把同种刺激诱发的脑电数据提取出来的过程叫做事件提取。这样，连续的脑电数据就会根据刺激事件为标准划分为若干段等长数据。以实验刺激出现的起始点为 0 时刻点，根据实验出现的事件对应的事件码，将脑电数据划分成许多个数据段，每段为刺激前 100ms 到刺激后 600ms。对每个试次（一个刺激以及相应的一段加工过程）提取一段同样长度的数据段。 4）基线校正。此步骤用于消除自发脑电活动导致的脑电噪声，以 0 时刻点前的数据作为基线，假设 0 时刻点前的脑电信号代表接收刺激时的自发脑电，用 0时刻点后的数据减去 0 时刻点前的各点数据的平均值，可以消除部分的自发脑
数据挖掘实验报告一
数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识（掌握R程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握R语言中数据预处理的使用） 对给定的测试用例数据集，进行以下操作。 1）、加载程序，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 3）数据预处理 缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 （1）安装R语言 R语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装RStudio 工具（2）R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档
1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 （3）RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理
2、R语言中数据预处理 （1）加载程序，熟悉各按钮的功能。 （2）熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。
光谱预处理方法的作用与目的
光谱预处理方法的作用与目的 光谱预处理的方法有很多，应结合实际情况合理选取最好的预处理方法。 1.均值中心化（mean centering）：增加样品光谱之间的差异，从而提高模型的 稳健性和预测能力。 2.标准化（autoscaling）：该方法给光谱中所有变量相同的权重，在对低浓度 成分建立模型时特别适用。 3.归一化（normalization）：常用于微小光程差异引起的光谱变化。 4.平滑去噪算法（smoothing）：是消除噪声最常用的一种方法。其效果与选择 的串口数有关，窗口数太大，容易失真；窗口数过小，效果不佳。 5.导数（derivative）：可有效的消除基线和其他背景的干扰，分别重叠峰，提 高分辨率和灵敏度。 6.标准正太变换（SNV）：主要用来消除固体颗粒大小、表面散射以及光程变 化对漫反射光谱的影响。去趋势算法常用在SNV处理后的光谱，用来消除南反射光谱的基线漂移。 7.多元散射校正（msc）：作用于SNV 差不多，主要是消除颗粒分布不均匀及 颗粒大小产生的散射影响，在固体漫反射和浆状物透射和反射光谱中运用比较多。 8.傅里叶变换（FT）：能够实现时域和频域之间的转换。仪器的噪声相对于信 息信号而言，其振幅更小，频率更高，故舍去高频率的部分信号可以消除大部分光谱噪声，使信号更加平滑，利用低频信号，通过傅里叶反变换，对原始光谱数据重构，达到去除噪声的目的。 9.小波变换（WT）：将信号转变成一系列的小波函数的叠加，这些小波函数都 是由一个母小波函数经过平移和尺度伸缩得到，小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性质，他可以对高频成分采用逐步精细化的时域或空间域取代步长，从而达到聚焦到对象的任意细节。
最常见的近红外光谱的预处理技术的综述
最常见的近红外光谱的预处理技术的综述 smund Rinnan，Frans van den Berg，S?ren Balling Engelsen 摘要：预处理在近红外(NIR)光谱数据处理化学计量学建模中已经成为不可分割的一部分。预处理的目的是消除光谱中物理现象在为了提高后续多元回归、分类模型或探索性分析。最广泛使用的预处理技术可以分为两类：散射校正方法和光谱间隔方法。综述和比较了算法的基础理论和当前的预处理方法以及定性和定量的后果的应用程序。其目的是提供更好的NIR 最终模型的建立，在此我们通过对光谱的预处理基本知识进行梳理。 关键词：乘法散射校正；近红外光谱法；标准化；诺里斯威廉姆斯推导；预处理；Savitzky-Golay 平滑；散射校正；光谱导数;标准正态变量；综述 1.引言 目前为止，没有能够优化数据来进行代替，但是经过适当的数据收集和处理将会起到优化效果，对光谱数据进行预处理是最重要的一步(例如最优化之前叠层建模)，常用的方法有主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)。在大量的文献中，多变量光谱应用食品、饲料和医药分析，比较不同的预处理的结果研究模型的预测结果是不可分割的组成部分。近红外反射/透射率(NIR / NIT)光谱的光谱技术，到目前为止最多被使用的和最大的多样性在预处理技术，主要是由于入非线性光散射的光谱可以引起显著影响。由于类似规模的波长的电磁辐射和粒子大小的近红外光谱在生物样品，近红外光谱技术是一种不被广泛使用是由于存在散射效应(包括基线转变和非线性)，这将会影响样品光谱的结果的记录。然而，通过应用合适的预处理，可以很大程度上消除这些影响。 在应用研究中，比较了几乎完全不同的定标模型(定量描述符和相应关系)。几乎没有出现评估的差异和相似性的报道。替代技术即修正的含义(例如，谱描述符数据)在研究中很少被讨论。本文旨在讨论建立了预处理方法对近红外光谱和模型之间的关系，更具体地说，这些技术都是对应独立的响应变量，所以我们只讨论方法，不需要一个响应值。我们同时关注预处理工艺理论方面的和实际效果，这种方法适用于近红外光谱/ NIT光谱。 对固体样品，干扰系统的差异主要是因为光散射的不同和有效路径长度的不同。这些不受欢迎的变化常常构成了样本集的总变异的主要部分，可以观察到得转变基线(乘法效应)和其他现象称为非线性。一般来说，近红外光谱反射率测量的一个示例将测量普及性的反映和镜面反射辐射(镜面反射)。镜面反射通常由仪表设计和几何的采样最小化，因为它们不含任何化学信息。这个diffusively反射的光，这反映在广泛的方向，是信息的主要来源在近红外光谱。然而，diffusively反射光将包含信息的化学成分不仅示例(吸收)而且结构(散射)。主要的形式的光散射(不包括能量转移与样品)瑞利和洛伦兹米氏。两者都是过程中电磁辐射是分散的(例如，通过小粒子，泡沫，表面粗糙度，水滴，晶体缺陷，microorganelles、细胞、纤维和密度波动)。 当粒子尺寸大于波长，因为通常情况下，NIR光谱，是主要的洛仑兹米氏散射。相比之下，瑞利散射，是各向异性，洛伦兹米氏散射依赖的形状散射粒子和不强烈波长依赖性。 对生物样品，散射特性是过于复杂，所以软或自适应补偿，光谱预处理技术，正如我们近红外光谱在本文中进行讨论，要求删除散射从纯粹的、理想的吸收光谱。 显然，预处理不能纠正镜面反射率(直接散射)，自谱不包含任何精细结构。光谱主要由镜面反射率应该总是被移除之前为离群值多元数据分析，因为他们仍将是局外人，甚至在预处理。图1显示了一组13好蔗糖和样品不同粒径加一坏蔗糖的例子展示如何(极端)镜面反射率表现比正常的光谱。 图1还演示了总体布局的大多数数据在本文中。上部的图，一个条形图显示了主成分得分值第一主成分(PC)后的样本集数据意味着定心[1]。下面部分显示预处理效果的数据集(或
数据挖掘实验一数据预处理
实验一、数据预处理 学院计算机科学与软件学院 ?实验目的： （1）熟悉 VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。 （2）浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致 性等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。（3）用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功 能。 （4）调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据，选择适于全局优化 的参数。 ?实验原理： 1 、数据预处理 现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰，为 提高数据质量进而提高挖掘结果的质量，产生了大量数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。 2 、数据清理 数据清理例程通过填写遗漏的值，平滑噪音数据，识别、删除离群点，并解 决不一致来“清理”数据。 3 、数据集成数据集成 数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据立方 体。 4 、数据变换 通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 5 、数据归约 使用数据归约可以得到数据集的压缩表示，它小得多，但能产生同样（或几 乎同样的）分析结果。常用的数据归约策略有数据聚集、维归约、数据压缩和数字归约等。 三、实验内容： 1 、主要代码及注释 头文件 #include
大数据分析和处理的方法步骤
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足
近红外光谱分析技术的数据处理方法
引言 近红外是指波长在780nm～2526nm范围内的光线，是人们认识最早的非可见光区域。习惯上又将近红外光划分为近红外短波（780nm～1100nm）和长波（1100 nm～2526 nm）两个区域.近红外光谱（Near Infrared Reflectance Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是一项新的无损检测技术，能够高效、快速、准确地对固体、液体、粉末状等有机物样品的物理、力学和化学性质等进行无损检测。它综合运用了现代计算机技术、光谱分析技术、数理统计以及化学计量学等多个学科的最新研究果，并使之融为一体，以其独有的特点在很多领域如农业、石油、食品、生物化工、制药及临床医学等得到了广泛应用，在产品质量分析、在线检测、工艺控制等方面也获得了较大成功。近红外光谱分析技术的数据处理主要涉及两个方面的内容：一是光谱预处理方法的研究，目的是针对特定的样品体系，通过对光谱的适当处理，减弱和消除各种非目标因素对光谱的影响，净化谱图信息，为校正模型的建立和未知样品组成或性质的预测奠定基础；二是近红外光谱定性和定量方法的研究，目的在于建立稳定、可靠的定性或定量分析模型，并最终确定未知样品和对其定量。 1工作原理 近红外光谱区主要为含氢基团X-H（X=O,N,S,单健C,双健C,三健C等）的倍频和合频吸收区，物质的近红外光谱是其各基团振动的倍频和合频的综合吸收表现，包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。因为不同的有机物含有不同的基团，而不同的基团在不同化学环境中对近红外光的吸收波长不同，因此近红外光谱可以作为获取信息的一种有效载体。近红外光谱分析技术是利用被测物质在其近红外光谱区内的光学特性快速估测一项或多项化学成分含量。被测样品的光谱特征是多种组分的反射光谱的综合表现，各组分含量的测定基于各组分最佳波长的选择，按照式(1)回归方程自动测定结果：组分含量＝C0＋C1(Dp)1＋C2(Dp)2＋…＋Ck(Dp)k(1)式中：C0～k为多元线性回归系数；(Dp)1～k为各组分最佳波长的反射光密度值（D＝－lgp，p为反射比）。该方程准确的反映了定标范围内一系列样品的测定结果，与实验室常规测定法之间的标准偏差SE为：SE＝[Σ(y－x)2/(n－1)]1/2(2)式中：x表示实验室常规法测定值，y表示近红外光 谱法测值，n为样品数。 2光谱数据的预处理 仪器采集的原始光谱中除包含与样品组成有关的信息外，同时也包含来自各方面因素所产生的噪音信号。这些噪音信号会对谱图信息产生干扰，有些情况下还非常严重，从而影响校正模型的建立和对未知样品组成或性质的预测。因此，光谱数据预处理主要解决光谱噪音的滤除、数据的筛选、光谱范围的优化及消除其他因素对数据信息的影响，为下步校正模型的建立和未知样品的准确预测打下基础。常用的数据预处理方法有光谱数据的平滑、基线校正、求导、归一化处理等。 2.1数据平滑处理 信号平滑是消除噪声最常用的一种方法，其基本假设是光谱含有的噪声为零均随机白噪声，若多次测量取平均值可降低噪声提高信噪比。平滑处理常用方法有邻近点比较法、移动平均法、指数平均法等。 2.1.1邻近点比较法 对于许多干扰性的脉冲信号，将每一个数据点和它旁边邻近的数据点的
数据挖掘数据处理
数据预处理 1数据清理 数据清洗是清除错误和不一致数据的过程，当然，数据清洗不是简单的用更新数据记录，在数据挖掘过程中，数据清洗是第一步骤，即对数据进行预处理的过程。数据清洗的任务是过滤或者修改那些不符合要求的数据。不符合要求的数据主要有不完整的数据、错误的数据和重复的数据3大类。 各种不同的挖掘系统都是针对特定的应用领域进行数据清洗的。包括： 1)检测并消除数据异常 2)检测并消除近似重复记录 3)数据的集成 4)特定领域的数据清洗 项目中的数据来源于数据仓库，其中数据是不完整的、有噪声和不一致的。数据清理过程试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不一致。数据清洗的目的是为挖掘提供准确而有效的数据，提高挖掘效率。下面介绍数据清理的过程，该过程依照云平台的处理流程。 2缺失值处理 对于数据集中的数据，存在有这样两种情况： 1)数据中有大量缺失值的属性，我们通常采取的措施是直接删除，但是在有些系统进行ETL处理时，不能直接处理大量的缺失值。 2)对于比较重要的属性，也会存在少量缺失值，需要将数据补充完整后进行一系列的数据挖掘。 针对这两种不完整的数据特征，在数据清洗时采取了以下两种方式对数据填补： 1)将缺失的属性值用同一个常数替换，如“Unknown”。这种方式用于处理上述的第一种数据特征的数据，先用一个替换值将空值进行约束替换。处理后的数据对后期挖掘工作没有价值会选择删除。 2)利用该属性的最可能的值填充缺失值。对于第二种数据特征的数据，事先对每个属性进行值统计，统计其值的分布状态和频率，对该属性的所有遗漏的值均利用出现频率最高的那个值来填补。 对缺失数据进行填补后，填入的值可能不正确，数据可能会存在偏置，并不是十分可靠的。然而，该方法使用了该属性已有数据的大部分信息来预测缺失值。在估计缺失值时，通过考虑该属性的值的整体分布与频率，保持该属性的整体分布状态。
常见数据预处理技术分析
2019年1月 较大的发展空间。但是由于计算较复杂,所以在未来神经网络要投入更大精力去发展。一旦神经网络拥有较成熟的技术。我相信,我们一定会大大减少股市风险,提高投资收益。 参考文献 [1]胡照跃.人工神经网络在股票预测中的应用[D].中北大学,2016. [2]王莎.BP神经网络在股票预测中的应用研究[D].中南大学,2008. [3]孟慧慧,叶德谦,刘娜.基于神经网络的股票预测系统研究[J].微计算机信息,2007(03):240~241+305. [4]姚培福,许大丹.BP神经网络在股票预测中的应用研究[J].广东自动 化与信息工程,2006(01):7~9. [5]张健,陈勇,夏罡,何永保.人工神经网络之股票预测[J].计算机工程,1997(02):52~55. 收稿日期：2018-12-16 常见数据预处理技术分析 周泉锡（中国农业大学，北京100083） 【摘要】大数据时代对于数据的精度和有效性要求更为苛刻，因此数据的预处理过程必不可少，只有科学规范的预处理过程，才能使数据分析深层挖掘的结论更为合理可靠。本文对几种常见数据的预处理方法进行着重分析，阐明对其预处理的基本方法与必要性，从而为数据的深层次挖掘提供更科学可行的数据信息。 【关键词】大数据；预处理技术；重复数据；噪声数据；不完整数据 【中图分类号】TP311.13【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0017-02 1引言 随着信息科学的发展和网络技术的进步,伴随着“互联 网+”技术在各个领域的逐步渗透,当前已经迈入了大数据的 时代。大数据时代对数据的处理不单单是数量上要求提升,同 时也包括了对数据质量上要求的跨越式提升。大数据问题和 模型的处理本质上对数据质量要求的更为苛刻,这体现在其 要求数据的完整性、独立性、有效性。所谓数据完整性是指数 据包括所有需要采集的信息而不能含有缺省项;所谓数据独 立性是要求数据间彼此不互相重复和粘连,每个数据均有利 用价值;所谓数据有效性则是指数据真实,并且各个方向上不偏离总体水平,在拟合函数上不存在函数梯度的毛刺现象。针对上述情况的需求,数据的预处理工作尤为重要,一方面数据的预处理工作可以帮忙排查出现问题的数据,另一方面,在预处理过程中可以针对出现的“问题数据”进行数据优化,从而变成所需要的数据,从而提高对于大数据的数据质量。 2大数据技术 2.1大数据概念 大数据技术指的是以多元形式获得的数据,且这种多渠道搜集得到庞大的数据组,是无法通过简单的数据搜集和信息采集而得到,需要具有更强的决策力、洞察发现力、流程处理能力的新处理方式。大数据的信息资产往往是具有海量、多样化、高增长率的特点,意义在于提高系统庞大信息的加工能力,从而完成数据“增值”。涉及的主要技术载体为云计算为基础的数据挖掘技术,其中包括:分布式处理系统、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。其数据的结构分为:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,目前非结构化数据在比例上攀升,并逐渐显示出主导作用。 2.2大数据处理过程 大数据处理技术的一般处理流程如图1所示。 大数据处理的过程有许多种定义模式,这里取通俗的一种即从数据本身出发,从数据来源获取数据→对数据进行大数据预处理→数据存储→数据处理→数据表达。大数据的处理技术离不开海量数据,从数据本身出发技术流程的关键在于首先从数据来源获得数据,其手段大致分为:专业数据机构获取、国家统计局获取、企业内部数据获取以及互联网获取。数据获取后便需要对获取的数据进行预处理工作,使剔除和用科学方法替代无用数据,从而使样本更具有合理性,从而得出的结论具有更高水平的置信度。在完成了数据的预处理过程后,便要对数据进行处理,这里的处理方式为云计算处理,采用分布式处理方式,在大型计算机组的配合下,完成高效率的存储。将存储数据进行处理,通过回归、拟合、插值等算法建立数学模型,从而对所求的方向进行科学合理的统计、分析、预测,进行深层次的数据挖掘,从而找到更深层意义的数据价值。将所得到的数据和对数据的挖掘进行数据表达,从而构建和完善整个大数据的体系。 从整个大数据的处理流程来看,数据预处理技术的水平决定了数据的真实性、完整性,对后续的数据分析起到十分关键的作用。 3大数据预处理技术 大数据的预处理过程比较复杂,主要过程包括:对数据的分类和预处理、数据清洗、数据的集成、数据归约、数据变换以及数据的离散化处理,如图2所示。数据的预处理过程主要是对不能采用或者采用后与实际可能产生较大偏差的数据进行替换和剔除。数据清洗则是对“脏数据”进行分类、回归等方法进行处理,使采用数据更为合理。数据的集成、归约和变换则是对数据进行更深层次的提取,从而使采用样本变为高特征性能的样本数据。而数据的离散化则是去除数据之间的函数 图1大数据处理 流程图 通信设计与应用17
近红外光谱的数据预处理研究
第24卷,第12期 光谱学与光谱分析Vol 124,No 112,pp1563-1565 2004年12月 Spectroscopy and Spectral Analysis December,2004 近红外光谱的数据预处理研究 高荣强1,范世福1*,严衍禄2,赵丽丽2 11天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津 30007221中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083 摘 要 进行了小麦样品近红外光谱数据的预处理研究,一般仪器记录的样品近红外光谱数据中包含有一系列噪声和干扰信号,因此适当的预处理是进行后续光谱定标、建模及模型传递的基础,对可靠地获得准确 分析结果具有很重要的作用。结合小麦样品蛋白质含量近红外光谱分析工作,对由近红外光栅光谱仪和傅里叶变换近红外光谱分别记录的66种小麦样品光谱数据,采用高斯一阶、二阶导数小波变换方法进行了预处理。对比常用的一阶差分预处理,证明高斯函数导数小波变换方法是十分有效、实用的,预处理后光谱曲线非常光滑、噪声消除效果明显,富含有用光谱分析信息的区域更加清晰显示,因而非常有助于后续的光谱定标、建模和模型传递工作。 主题词 近红外光谱;光谱预处理;小波变换 中图分类号:T H74414 文献标识码:A 文章编号:1000-0593(2004)12-1563-03 收稿日期:2003-06-03,修订日期:2003-10-16 作者简介:范世福,1939年生,天津大学精密仪器与光电子工程学院教授,博士生导师 *通讯联系人 引 言 近红外光(N ear I nfrared 简称NIR )是介于可见光(Vis)和中红外光(简写为M IR 或IR )之间的电磁波,美国AST M (American Society of T esting M aterials,美国材料检测协会)将近红外谱区定义为780~2526nm (波数为12820~3959cm -1)。 近红外光谱分析方法由于一系列独特的优点,正在全球范围内受到广泛的重视和推广应用[1,2]。近红外光谱由被测样品的近红外特征光谱主导,包含了噪声、各种外界干扰因素。噪声主要来自高频随机噪音、基线漂移、信号本底、样品不均匀、光散射等。因此要想通过近红外光谱来分析样品的物质成分,就应该先进行光谱预处理,以便降噪、减少各种干扰的影响,简化后续建模处理运算过程,提高分析准确度[3,4]。 在深入研究近红外光谱预处理的基础上[5],通过对66个小麦样品蛋白质含量测定的具体问题,研究解决近红外光谱数据预处理。本研究引入了小波变换进行光谱预处理。 1 小麦样品的近红外光谱 由中国农业大学信息学院生物物理实验室,提供了分别 由傅里叶变换型近红外光谱仪和光栅型近红外农产品品质分析仪扫描所得的小麦样品光谱图 [6] ,如图1和图2所示。 Fig 11 The NIR F ourier transf orm spectra of 66wheat samples Instrument:Bruker -Vactor 22N FT IR spectrometer; Scanni ng region:4004-9003cm -1;Sampling i nterval:31875cm -1,1297points Fig 12 The NIR grating spectra of 55wheat samples Instrument:NIR grating spectrophotometer S canning regi on:4000-7692cm -1;S ampling interval:121308cm -1,301points