Le prétraitement des données est une étape cruciale dans la préparation des données brutes pour les tâches d'apprentissage non supervisées.Les données traitées correctement peuvent améliorer considérablement les performances des algorithmes tels que le regroupement et la réduction de dimensionnalité.

Comprendre les données brutes

Les données brutes contiennent souvent des incohérences, des valeurs manquantes et du bruit qui peuvent entraver l'analyse.Elles peuvent provenir de diverses sources comme les journaux, les capteurs ou les bases de données, chacun ayant des formats et une qualité différents.

Techniques de nettoyage des données

Les données de nettoyage comprennent le traitement des valeurs manquantes, la suppression des duplicata et la correction des erreurs.

  • Imputation: Remplissage de valeurs manquantes avec la moyenne, la médiane ou le mode.
  • Filtrement: Suppression des valeurs aberrantes ou du bruit.
  • Normalisation: Élargir les données à une plage standard.
  • Encodage: Conversion des variables catégorisées en formats numériques.

Ingénierie des fonctionnalités

Il est essentiel de transformer les données brutes en caractéristiques qui représentent mieux les modèles sous-jacents. Les techniques comprennent la création de nouvelles fonctionnalités, la sélection de celles pertinentes et la réduction de la dimensionnalité.

Réduction de dimensionnalité

Les données à haute dimension peuvent être difficiles pour les algorithmes non supervisés. Les techniques comme l'analyse des composants principaux (APC) et l'intégration des voisins stochastiques (t-SNE) à la distribution t réduisent le nombre de fonctionnalités tout en préservant des structures importantes.