数据预处理的常用方法包括哪些
数据预处理的常用方法包括以下几个方面：
1. 数据清理：主要处理缺失数据、噪声数据等。包括删除数据、度量填补缺失值、预测填补缺失值以及光滑噪声数据等操作。
2. 数据集成：将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中的过程。解决实体识别、冗余和相关分析，以及数值冲突的检测与处理等问题。
3. 数据变换：常用的数据变换操作有数据规范化、数据离散化、概念分层等。
4. 数据归约：数据挖掘时往往数据量非常大，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
这些方法在实际应用中可能会根据具体需求进行组合使用，以提高数据预处理的效果。
