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空间数据挖掘中的数据预处理技术研究
随着大数据时代的到来，空间数据挖掘在解决地理信息系统等领域中的实际问题上发挥着重要作用。在这个过程中，数据预处理技术是非常重要的一步，主要涉及数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约四个方面。
一、数据清洗
数据清洗是数据预处理的重要组成部分。由于多种原因，例如数据采集设备的精度较低、数据质量不一、数据采集的不完整性等，需要采用各种技术进行数据清洗。其中，数据清洗的主要任务包括：去重、缺失值填充、异常值检测、噪声处理、数据转换等，以确保所用数据集的准确度和一致性。
二、数据集成
数据集成是将多个数据源中的数据整合为一个完整的数据集的过程。数据集成过程包括多种任务，如数据对齐、数据映射、冲突解决等，以保证整个数据集的一致性。
三、数据转换
数据转换是将原始数据格式转换成可用于数据挖掘的格式。这些格式包括表格形式、关联规则形式、树形表示等等。在该过程中，有些转换是必须的，例如将离散型数据转换成数值型数据，因为多数数据挖掘算法基于数值变量的假设。
四、数据归约
数据归约的主要目的是压缩数据包含的信息。数据归约技术包括数据采样、属性选择和维数缩减技术。数据采样是随机选择样本点，以代表大多数情况。属性选择是从原始数据集中选择最重要的属性，以构建更小的而且不失真的数据集。维数缩减是为了减少数据集中的冗余信息，增强模型的可解释性和预测能力。
总之，数据预处理技术是空间数据挖掘的关键技术，有效的预处理技术可以分析和挖掘大量的数据信息，并且可以帮助我们更精确的做出结论和决策。同时，数据预处理过程中需要注意的是，不仅要对数据量进行合理的采样，还需要设计更加完善的数据整合和转换方法。