Table of Contents
پیش پردازش داده ها یک گام مهم در آماده سازی داده های خام برای کارهای یادگیری بدون نظارت است. داده های پردازش شده به طور مناسب می توانند عملکرد الگوریتم هایی مانند خوشه و کاهش ابعاد را بهبود بخشند.این مقاله تکنیک های کلیدی و ملاحظاتی را برای تبدیل داده های خام به بینش های معنی دار مورد بحث قرار می دهد.
درک داده های خام
داده های خام اغلب شامل ناسازگاری، ارزش های از دست رفته و سر و صدا است که می تواند مانع تجزیه و تحلیل شود، ممکن است از منابع مختلف مانند logs، سنسورها یا پایگاه های داده، هر کدام با فرمت های مختلف و کیفیت تشخیص این مسائل اولین گام به سمت پیش پردازش موثر است.
تکنیک های تمیز کردن داده ها
تمیز کردن داده ها شامل کنترل ارزش های از دست رفته، حذف تکرارها و تصحیح خطاها است:
- [[۱] [۱۰]: [[۱۰]] قطع عضو: [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] ارزش های از دست رفته با معنا، رسانه ها و یا حالت.
- [در این باره]: [[[۱]] [۱۰] [۱]] [۱۰]] [۱]] [۱۰] [۱]] [۱]] [۱]] [۱] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱] [۱]] [۱۰] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱]]]] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [بر [بر [۳] [بر [بر [۳] [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [۳] [۳] [۳] [برکینگ [بر [بر [برکینگ [برکِ [بر [بر
- عادی سازی: داده های مقیاسی به یک محدوده استاندارد.
- رمزگذاری: تبدیل متغیرهای کاتالیک به فرمت های عددی.
مهندسی
تبدیل داده های خام به ویژگی هایی که بهتر نشان دهنده الگوهای اساسی هستند ضروری است. تکنیک ها شامل ایجاد ویژگی های جدید، انتخاب ویژگی های مربوطه و کاهش ابعاد می شوند.این مراحل به الگوریتم ها کمک می کند تا بر روی بخش های آموزنده ترین داده ها تمرکز کنند.
کاهش ابعاد
داده های بعدی می توانند برای الگوریتم های بدون نظارت چالش برانگیز باشند. تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل اصلی (PCA) و Stochasticttochastic Nebedding (t-SNE) تعداد ویژگی ها را در حالی که حفظ ساختارهای مهم را ساده می کند، کاهش می دهد.