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淺談數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化

數(shù)據(jù)清洗規(guī)范化

作者: 數(shù)環(huán)通發(fā)布時間: 2023-09-19 17:32:28

數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟,對于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等后續(xù)步驟至關(guān)重要。以下是關(guān)于數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化的介紹。

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數(shù)據(jù)清洗

在收集到數(shù)據(jù)后,數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步,其關(guān)鍵目標(biāo)是消除異常值、缺失值和重復(fù)值,同時處理不一致、不完整或不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗通常包括以下步驟:

  1. 數(shù)據(jù)篩選和探索:初步檢查數(shù)據(jù)的異常值、缺失值和錯誤。這可以通過可視化方法,如直方圖、箱線圖等完成,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常分布和不尋常的模式。

  2. 數(shù)據(jù)清理:移除或修復(fù)異常值、缺失值和重復(fù)值。例如,可以使用特定的統(tǒng)計方法(例如中位數(shù)、均值、眾數(shù)等)來填充缺失值,或者刪除重復(fù)或異常的數(shù)據(jù)。

  3. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個更易于分析和解釋的格式。例如,將分類變量轉(zhuǎn)換為指示變量,或?qū)⑦B續(xù)變量標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化。


數(shù)據(jù)規(guī)范化

數(shù)據(jù)規(guī)范化是將數(shù)據(jù)的值轉(zhuǎn)換為一種統(tǒng)一的尺度,以在分析和建模時消除數(shù)據(jù)特征的量綱對計算的影響。規(guī)范化通常將數(shù)據(jù)縮放到特定的范圍,如[0,1],或者將數(shù)據(jù)的規(guī)模縮放到主成分分析(PCA)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法所需的輸入。


數(shù)據(jù)規(guī)范化的主要方法如下:

1.最小-最大規(guī)范化(Min-Max Normalization):將原始數(shù)據(jù)線性變換到[0,1]的范圍,通過以下公式實現(xiàn):newValue = (oldValue-min)/(max-min)。這種方法對數(shù)據(jù)的尺度很敏感,可能會導(dǎo)致一些問題,例如當(dāng)有新的數(shù)據(jù)點超出[0,1]的范圍時。


2.標(biāo)準(zhǔn)化(Standardization):也稱為Z-score規(guī)范化,它使用平均值和標(biāo)準(zhǔn)差來規(guī)范化數(shù)據(jù)。通過以下公式實現(xiàn):newValue = (oldValue-mean)/stdDev。這種方法對數(shù)據(jù)的尺度不敏感,更適合一些對異常值敏感的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。


3.尺度縮放(Scale Transformation):將原始數(shù)據(jù)的比例縮放到特定的范圍。例如,可以將所有特征的值都縮放到[0,1]的范圍,或者將它們都縮放到某個固定數(shù)量的倍數(shù)。


4.主成分分析(PCA):PCA是一種更復(fù)雜的方法,用于將原始數(shù)據(jù)投影到一組正交的主成分上。這些主成分是原始數(shù)據(jù)的方差的線性組合,可以捕捉到盡可能多的信息。PCA可以用來降低數(shù)據(jù)的維度,這在處理高維數(shù)據(jù)時特別有用。


在選擇合適的規(guī)范化方法時,需要考慮數(shù)據(jù)的特性。例如,如果你的數(shù)據(jù)包含一些離群值,標(biāo)準(zhǔn)化可能比最小-最大規(guī)范化更好,因為標(biāo)準(zhǔn)化對異常值的影響更小。另外,如果你的數(shù)據(jù)特征之間有很大的尺度差異(例如,一個特征是以米為單位測量的,另一個特征是以百萬為單位測量的),那么你可能需要對每個特征單獨進(jìn)行規(guī)范化。


總結(jié)來說,數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化都是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟,對于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)至關(guān)重要。通過數(shù)據(jù)清洗可以處理和修復(fù)數(shù)據(jù)中的異常和錯誤,提高數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量。而數(shù)據(jù)規(guī)范化則可以將數(shù)據(jù)的特征調(diào)整到一個共同的尺度,使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠更好地學(xué)習(xí)和理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)與關(guān)系。


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