数据预处理原理,数据预处理的概念及常见问题

数据预处理流程 2023-12-10 15:21 492 墨鱼

数据预处理流程

数据预处理原理,数据预处理的概念及常见问题

时间层校正的原理：保证所有扫描层在同一个时间点，即一个完整的脑区扫描是同一个时间点完成的，因为TR=2秒完成一次扫描，一共有45层，每层时间必然不一样，所有采无量纲化Nondimensionalization)的数据预处理方式可以让特征间拥有相同权重——从绝对数值比较转换为相对数值比较，不再受量纲影响，从而提高模型精度、稳定性，加快收敛速度。无量纲

●＾● 1、预处理方法1.1 StandardScaler StandardScaler方法的原理是将所有数据的特征值转换为均值为0,方差为1的状态，也就是标准正态分布。这样可以确保数据的“大小”是一致的，更有利于数据预处理的原理主要包括以下几个方面：1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行去重、缺失值处理、异常值处理、噪声处理等操作，以保证数据的完整性和准确性。数据清洗的原

数据的预处理方法一般有数据清洗、数据集成、数据变换等。数据清洗是数据预处理的首要方法。通过填充缺失值、光滑噪声数据、识别和删除离群点等方法使残缺的数据完整，将错误的数据数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测

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