在数据清洗过程中主要进行怎样哪两类处理？ 输入数据后需要对数据进行预处理，只有处理得当的数据才能进到数据挖掘的步骤。而处理数据包括对数据数量和质量的处理。我按照少—多—乱来整理。1 对缺失的数据有添补或删除相关行列方法，具体步骤自己判断(如果数据量本来就很少还坚持删除不就作死了是吧)添补：常用拉格朗日插值或牛顿插值法，也蛮好理解，属于数理基础知识。(pandas库里自带拉格朗日插值函数，而且这个好处是还可以在插值前对数据进行异常值检测，如果异常那么该数据就也被视为需要进行插值的对象)这个也好理解，就是对结果分析没有直接影响的数据删删删爱少少不去管。2 异常值这个是否剔除需要视情况而定像问题1中视为缺失值重新插值删除含有异常值的记录(可能会造成样本量不足，改变原有分布)平均值修正(用前后两个观测值平均值)综上，还是方案一靠谱。人生苦短，学好python3 数据量太多，有三种方法：集成，规约，变换(1)数据是分散的时，这个就是指要从多个分散的数据仓库中抽取数据，此时可能会造成冗余的情况。此时要做的是【数据集成】。数据集成有两方面内容：①冗余属性e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333431336131识别②矛盾实体识别属性：对于冗余属性个人理解是。
数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 数据清洗的主要包括：纠正错误、删除重复项、统一规格、修正逻辑、转换构造、数据压缩、补足残缺/空值、…
聚类分析，数据标准化处理。 spss15以上版本在聚类分析时自动数据标准化，不用自己标准化计算了。
对数据进行聚类的目的是什么？聚类可以实现去噪吗？ 1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。聚类效果的检验：一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因。
如何对数据进行聚类？ 我这里有一组数据，是由原始信号进行傅里叶变换得到的，如果只看幅度，数据可以当成一维数组，但是这些幅…
