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数据挖掘中数据预处理的方法研究的中期报告
数据预处理在数据挖掘中非常重要，其目的是为了提高数据挖掘算法的准确性和效率。本篇中期报告主要研究了数据预处理中常用的方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
一、数据清洗
数据清洗是指对数据中不正确、不完整、不一致、重复或不准确的部分进行清理和修复。数据清洗的主要目的是提高数据的质量，减少数据挖掘算法的误差。
数据清洗的方法包括：识别异常值、填补缺失值、去除重复值和纠正错误值等。
二、数据集成
数据集成是指将来自不同数据源的数据进行合并，形成一个一致的数据集，以便于进行数据分析和挖掘。数据集成的主要挑战是数据之间存在的差异性和不一致性。
数据集成的主要方法包括：属性对齐、实体识别和数据冗余消除等。
三、数据变换
数据变换是指将不适合进行数据挖掘的数据进行转换，以便于进行数据分析和挖掘。数据变换的主要目的是消除数据中的噪声和冗余信息。
数据变换的主要方法包括：归一化、标准化、离散化、特征选择和特征提取等。
四、数据规约
数据规约是指对数据进行简化或缩减，以减少数据挖掘算法的计算负担和提高算法的效率。数据规约的主要方法是将数据集进行合并或压缩，以便于更好地进行数据分析和挖掘。
数据规约的主要方法包括：聚合、采样和维度约简等。
综上所述，数据预处理是数据挖掘中非常重要的环节，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。本篇中期报告主要研究了这些方法，以提高数据挖掘算法的准确性和效率。