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數據清洗中的噪音處理方法是什么？
2018-12-06
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在科技高度發展的今天，很多技術不斷的進步。就在最近的幾年里，出現了很多的名詞，比如大數據、物聯網、云計算、人工智能等等。其中大數據的發展是非常普及的，現在很多的行業積累了很多的原始數據，通過數據的分析我們可以得到對企業的決策有幫助的數據，也就是說我們可以通過大數據去看清未來。當然，大數據離不開數據分析，數據分析離不開數據，但是海量的數據總是出現很多我們需要的數據，以及我們需要的數據存在雜質，需要我們對數據的清洗才能保證數據的可靠性。一般來說，數據中是存在噪音的，那么噪音是怎么清洗呢？本文提供了三個方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優勢，能夠對噪音全方位的清理。


首先來給大家說一下什么是分箱法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數據根據一定的規則放進箱子里，然后進行測試每一個箱子里的數據，并根據數據中的各個箱子的實際情況進行采取方法處理數據?？吹竭@里很多朋友只是稍微明白了，但是并不知道怎么分箱。如何分箱呢？我們可以按照記錄的行數進行分箱，使得每箱有一個相同的記錄數?；蛘呶覀儼衙總€箱的區間范圍設置一個常數，這樣我們就能夠根據區間的范圍進行分箱。其實我們也可以自定義區間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號，我們可以求每一個箱的平均值，中位數、或者使用極值來繪制折線圖，一般來說，折線圖的寬度越大，光滑程度也就越明顯。



其次給大家說一下回歸法?；貧w法就是利用了函數的數據進行繪制圖像，然后對圖像進行光滑處理?；貧w法有兩種，一種是單線性回歸，一種是多線性回歸。單線性回歸就是找出兩個屬性的最佳直線，能夠從一個屬性預測另一個屬性。多線性回歸就是找到很多個屬性，從而將數據擬合到一個多維面，這樣就能夠消除噪聲。


最后給大家說一下聚類法，所謂聚類法就是將抽象的對象進行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點，這些孤點就是噪聲。這樣就能夠直接發現噪點，然后進行清除即可。


通過上述的內容的描述想必大家已經清楚了噪聲清除的具體做法了吧，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，大家在清除噪聲的時候可以使用上面提到的方法，這樣才能夠更好的清理噪聲。最后感謝大家的閱讀。


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