Передпроцесором даних є вирішальний крок у підготовці вихідних даних для непідконтрольних завдань навчання. Правильно оброблені дані можуть значно підвищити продуктивність алгоритмів, таких як кластеризація та зменшення розмірів. У статті розглянуто основні методи та висновки для перетворення сировини на значущі інсайти.

Розуміння даних про сировину

Сирі дані часто містять невідповідності, відсутні значення та шум, які можуть аналізувати химерний. Це може приходити з різних джерел, таких як журнали, датчики, бази даних, кожен з різних форматів та якості. Визначаючи ці питання є першим кроком до ефективного препереробки.

Методи очищення даних

Чистка даних передбачає обробку відсутніх значень, видалення дублікатів, виправлення помилок. Методи включають:

  • Вступ: Наповнення відсутніх значень з середнім, медіан, або режимом.
  • Фільтеринг:] Видалення накладок або шуму.
  • Неормалізація: Скальпування даних до стандартного діапазону.
  • Encoding: Перетворення категоричних змін у чисельні формати.

Характеристика

Передформування вихідних даних у функції, які краще представляють основні шаблони. Методи включають створення нових функцій, вибір відповідних і зменшення об'ємності. Ці кроки допомагають алгоритмам зосередитися на найбільш інформативних аспектах даних.

Зменшення розміру

Висока розмірна інформація може бути складним для несупервісних алгоритмів. Методики, такі як головний аналіз компонентів (PCA) та t-Distributed Stochastic Сусід Embedding (t-SNE) зменшують кількість функцій при збереженні важливих структур. Цей аналіз спрощує та візуалізація.