數據預處理的主要方法有哪些？

1.基於粗糙集理論的約簡方法。粗糙集理論是壹種研究不精確和不確定知識的數學工具。目前，它已被KDD廣泛重視，利用粗糙集理論來簡化數據維數是壹種非常有效的方法。通常，我們處理的數據存在信息模糊的問題。模糊有三種:術語的模糊，如高度；數據的不確定性，如噪音；知識本身的不確定性，比如規則前後的依賴，並不完全可靠。在KDD，處理不確定數據和噪聲幹擾是粗糙集的第二種方法。2.基於概念樹的數據集中方法在數據庫中，可以對許多屬性進行分類，每個屬性值和概念可以根據抽象程度形成層次結構。這種層次結構的概念通常被稱為概念樹。概念樹壹般由領域專家提供，它將各個層次的概念壹般按特殊順序排列。3.信息論和廣義知識發現的思想特征知識和分類知識是廣義知識的兩種主要形式，其算法基本上可以分為兩類:數據立方體法和面向屬性歸納法。普通的面向屬性的歸納方法在歸納屬性的選擇上存在壹定的盲目性。在歸納的過程中，當有多個歸納屬性可供選擇時，通常會隨機選擇壹個進行歸納。事實上，不同的屬性歸納順序所獲得的知識可能是不同的。根據信息論中最大含水量的概念，我們應該選擇壹個信息損失最小的歸納順序。4.基於統計分析的屬性選擇方法我們可以利用統計分析中的壹些算法來選擇特征屬性，如主成分分析、逐步回歸分析、公因子模型分析等。這些方法的共同特點是使用少量的特征元組來描述高維的原始知識庫。5.遺傳算法[〔GA，Genetic Algo}thrn}}]遺傳算法是壹種基於生物進化和分子遺傳學的全局隨機搜索算法。遺傳算法的基本思想是將問題的可能解以某種形式編碼形成染色體。隨機選擇n條染色體形成初始種群。然後根據預定的評估函數為每個染色體計算適應值。選擇適應度值高的染色體進行復制，通過遺傳操作(選擇、交叉、變異)產生壹組對環境更適應的新染色體，形成新的種群。這樣，壹代代不斷繁衍進化，最終收斂到壹個最適合環境的個體，從而獲得問題的最優解。遺傳算法應用的關鍵是適應度函數的建立和染色體的描述。在實際應用中，通常與神經網絡方法相結合。通過遺傳算法搜索更重要的變量組合。