Data Smoothing and Noise reduce는 데이터 분석에 필수적인 기술로 데이터 세트의 품질을 개선합니다. NumPy 및 SciPy와 같은 라이브러리를 사용하여 사용자는 소음을 제거하고 언더 라이딩 패턴을 밝혀내는 다양한 방법을 적용 할 수 있습니다.

이동 평균 필터링

이동 평균 필터는 이웃점의 평균으로 각 데이터 포인트를 대체하는 간단한 방법입니다. 그것은 짧은 기간 변동을 부드럽게하고 더 긴 기간 동향을 강조하는 데 도움이됩니다.

NumPy에서, 이것은 convolution을 사용하여 구현 될 수 있습니다.

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Gaussian 스무딩

Gaussian smoothing은 Gaussian 필터를 데이터에 적용하여 중요한 기능을 보존하면서 소음을 줄입니다. SciPy는이 목적을 위해 편리한 기능을 제공합니다.

예시 구현:

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Savitzky-Golay 필터

Savitzky-Golay 필터는 polynomial을 가진 연속적인 잠수정을 맞댄서 데이터를 매끄럽게 합니다. 그것은 첨단과 같은 예비적인 특징을 위해 효과적입니다.

SciPy 사용:

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추가 기술

다른 방법은 데이터 특성에 따라 유용 할 수있는 미디어 필터링 및 파렛 탈주가 포함됩니다. 이 기술은 SciPy 및 기타 전문 라이브러리에서 사용할 수 있습니다.