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使用一个全局常量填充缺失将缺失的属性值用同一个常数,如unknown,或-∞可能会形成一个新的class,这个新class虽然简单,却不可使用属性的均例如用平均薪水值填写某个元组缺失的salary属性使用与给定元组属同一类的所有样本的属性先给元组分类,用不同类别的均值填充缺失的本类属性值;——极了使用最可能的基于推理的方法,如Bayes,回归,决策树等推理预北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院分箱:通过数据的近邻(即周围的值)来光滑有序数据的值。由于近邻的值,因此是一种局北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院用一个函数(如回归函数)拟合数据来分为线性回归和多元回归北邮计算机学院数据清理:形成过北邮计算机学院 在一个一致的数据(如数据仓库)中。数据集成时需要考虑到问模式集成(对象匹配)、冗余数据、北邮计算机学院Schemaintegration实体识别问题EntiryidentificationA数据库中的customer_id与B数据库中的是相同的属BillClinton=William集成不同来源数据值的检测和解对真实世界的实体,其不同来源的属性值可能不原因:不同的表示,不同的尺度,如公vs北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院数据变换Data北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院DWTForImage北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院1北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院北邮计算机学院算法北邮计算
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