对于原始数据分布倾斜 利用统计或数学变换来减轻数据分布倾斜的影响.使原本密集的区间的值尽可能的分散, 原本分散的区间的值尽量的聚合. Log变换通常用来创建单调的数据变换.它的主要作用在于帮助稳定方差,始终保持分布 接近于正态分布并使得数据与分布的平均值无关. y=logc(1+λx) λ通常设置为1,c通常设置为变换数据的最大值. Log变换倾向于拉伸那些落在较低的幅度范围内自变量值的范围,压缩或减少较高幅度范围 内的自变量值得范围.从而使得倾斜分布尽可能的接近正态分布.…

数据预处理是指因为算法或者分析需要,对经过数据质量检查后的数据进行转换.衍生.规约等操作的过程.整个数据预处理工作主要包括五个方面内容:简单函数变换.标准化.衍生虚拟变量.离散化.降维.本文将作展开介绍,并提供基于Python的代码实现. 1. 简单函数变换 简单函数变换是指对原始数据直接使用某些数学函数进行转换,主要用于将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布,同时也可以用于对数据进行压缩,比如\(10^8和10^9\)更关注的是相对差距而不是绝对差距,可以通过取对数变换实现. 常用的函数包括…

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在拿到一份数据准备做挖掘建模之前,首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?),对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤.因为拿到的原始数据存在不完整.不一致.有异常的数据,而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差,因此首先要数据清洗.数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成.转换.归一化等一系列处理,该过程就是数据预处理.一方面是提高数据的质量,另一方面可以让数据更好的适应特定的挖掘模型,在实际工作中该部分的内容可…

原文链接 简介 为发挥 SIMD1 的最大作用,除了对其进行矢量化处理2外,我们还需作出其他努力.可以尝试为循环添加 #pragma omp simd3,查看编译器是否成功进行矢量化,如果性能有所提升,则达到满意状态. 然而,可能性能根本不会提升,甚至还会降低. 无论处于何种情况,为了最大限度发挥 SIMD 执行的优势并实现性能提升,通常需要重新设计算法和数据布局,以便生成的 SIMD 代码尽可能高效. 另外还可收到额外的效果,即标量(非矢量化)版代码会表现得更好. 本文将通过一个 3D 动画算…

Weka数据预处理(一) 对于数据挖掘而言,我们往往仅关注实质性的挖掘算法,如分类.聚类.关联规则等,而忽视待挖掘数据的质量,但是高质量的数据才能产生高质量的挖掘结果,否则只有"Garbage in garbage out"了.保证待数据数据质量的重要一步就是数据预处理(Data Pre-Processing),在实际操作中,数据准备阶段往往能占用整个挖掘过程6~8成的时间.本文就weka工具中的数据预处理方法作一下介绍. Weka 主要支持一种ARFF格式的数据,含有很多数据过滤方法…

数据预处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据预处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大,即使是声称数据挖掘专家的人可能在某一个方面研究得很深入,但面对新的应用情况和数据,一开始他也不可能很有把握地说能挖掘出有价值的东西,数据挖掘这个术语原来也叫数据采矿,就好比采矿,需要耐心,需要经验,学要总结.其本身是一个综合学科:人工智能,机器学习,数据库,统计学等学科的大综合.个人…

关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以增强…

数据预处理 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-score标准化 z-score标准化指的是将数据转化成均值为0方差为1的高斯分布,也就是通常说的z-score标准化,但是对于不服从标准正态分布的特征,这样做效果会…

Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术 白宁超  2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不一致.有异常的数据,严重影响到数据建模的执行效率,甚至可能导致模型结果的偏差,因此要数据预处.数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取.数据清理.数据集成.数据处理.数据变换.数据降维等处理后,不仅提高了数据质量,而且更好的提升算法模型性能.数据预处理在数据挖掘.自然语言处理.机器学习.深度学习算法中…