通常来说,清洗数据有三个方法,分别是分箱法、聚类法、回归法这三种方法各有各的优势,能够对噪音全方位的清理,下面我们就来聊聊关于数据清洗的方法包括什么?接下来我们就一起去了解一下吧!

数据清洗的方法包括什么(数据清洗的方法)

数据清洗的方法包括什么

通常来说,清洗数据有三个方法,分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势,能够对噪音全方位的清理。

分箱法是一个经常使用到方法,所谓的分箱法,就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里,然后进行测试每一个箱子里的数据,并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。

回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像,然后对图像进行光滑处理。回归法有两种,一种是单线性回归,一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线,能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性,从而将数据拟合到一个多维面,这样就能够消除噪声。

聚类法的工作流程是比较简单的,但是操作起来确实复杂的,所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组,成为不同的集合,找到在集合意外的孤点,这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点,然后进行清除即可。