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4.1 数据清洗：
删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，筛选掉与挖掘无关的数据，处理缺失值、异常值
- 缺失值处理（删除记录、数据插补、不处理）
常见的插补方法：均值/中位数/众数 插补；使用固定值；最近邻插补；回归方法；插值法
拉格朗日插值法，牛顿插值法
2. 异常值处理（删除含有异常值的记录、视为缺失值、平均值修正、不处理）
缺点：观测值少，删除的方法not suitable.（方法的优劣性评价尺度：样本数量少）
在正常情况下，要先分析异常值出现的可能原因，再判断异常值是否应该舍弃
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4.2 数据集成:
考虑实体识别问题和属性冗余问题，从而将数据源在最低层加以转换、提炼和集成
- 实体识别：同名异义、异名同义、单位不统一
- 冗余属性识别：同一属性多次出现、同一属性命名不一致导致重复
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4.3 数据变换：
将数据转换为“适当的”形式，以适用于挖掘任务及算法的需要
- 简单函数变换：将原始数据进行某些数学函数变换（如平方，开方，取对数，差分运算），将不具有正态分布的数据变换为具有正态分布的数据。
如：收入在【100， 10亿】区间很大，使用对数变换对其进行压缩完成
2. 规范化：消除数据量纲和取值范围差异的影响，将数据按照比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，如【-1, 1】或者【0, 1】
- 最小-最大规范化 = 离差标准化
转换公式： x* = (x – min) / (max - min)
缺点：若数据比较集中且某个值很大，则规约后各值会接近于0，并且都会相差不大（方法的优劣性评价尺度：样本差异小）
若遇到遇到超出【min, max】取值范围时，会引起系统出错，需要重新定义min, max（方法的优劣性评价尺度：新样本加入时，鲁棒性）
- 【用的最多】零-均值规范化 = 标准差标准化: 经过处理的数据的均值 μ = 0， 标准差 σ = 1
转换公式： x* = ( x–μ ) / σ
- 小数定标规范化：通过移动属性值的小数位数，将属性值映射到【-1，1】，移动小数位的位数取决于属性值绝对值的最大值
转换公式： x* = x / 10k
对于一个含有N个记录P个属性的数据集，分别对每一个属性的取值进行规约化。
3. 连续属性离散化：【使用背景：一些算法要求数据是离散的】
数据离散化就是在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为一些离散化的区间，最后用不同的符号或者整数值代表落在每个子区间的数据值。
数据离散化= 确定分类数+如何将连续属性值映射到这些分类值
常见的离散化方法：等宽法；等频法；（一维）聚类
比较：等宽法，等频法：需要人工干预（设定划定分区间的个数）；
等宽法对离群点比较敏感，可能有些区间包含许多数据，而另一些区间的数据很少；
等频法则可能出现相同的数据值出现在不同的区间；
基于聚类的分析方法，先使用kmeans等聚类得到簇，在对簇进行处理，同样需要指定簇的个数；
4. 属性构造：利用数据源中的已知属性构造函数
如：已有属性供入电量， 供出电量， 构造函数 线损率 = （供入电量 - 供出电量）/供入电量 *100%
5. 【待补充】小波变换：通过小波变换（伸缩、平移）把非平稳信号分解为表达不同层次、不同频带信息的数据序列，即小波系数。选取适当的小波系数，完成信息的特征提取。
（1） 基于小波变换的特征提取方法：
基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取方法：
基于小波变换的多尺度空间模极大值特征提取方法：模极大值的尺度参数s、平移参数t及振幅作为目标的特征值
基于小波包变换的特征提取方法：利用小波分解
基于适应性小波神经网络的特征提取方法：
（2） 小波基函数：
（3） 小波变换：
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【待补充】4.4 数据规约：
（1）属性规约：通过属性合并来创建新属性维度；或者直接通过删除不相关的属性（维）来减少数据维数；
方法： 合并属性；逐步向前选择；逐步向后删除；决策树归纳；主成分分析；
分析： 逐步向前选择，逐步向后删除，决策树归纳 ------ 直接删除不相关属性（维）方法；
主成分分析：是一种用于连续属性的数据降维方法；
（2）数值规约：
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4.5 Python 主要预处理函数：
函数名
函数功能
所属扩展库
interpolate
一维、高维数据插值
Scipy
unique
去除数据中的重复元素
Pandas/Numpy
isnull
判断是否空值
Pandas
notunll
判断是否非空值
Pandas
PCA
对指标变量矩阵进行主成分分析
Scikit-Learn
random
生成随机矩阵
Numpy