《预处理讲》课件

CATALOG DATEANALYSIS SUMMARYREPORT《预处理讲》ppt课件EMUSER•预处理概述•数据预处理目录•文本预处理CONTENTS•图像预处理•语音预处理•时间序列预处理CATALOG DATEANALYSIS SUMMARREPORTY01预处理概述EMUSER什么是预处理预处理是指在进行主要的数据处理之前，对原始数据进行必要的预处理，以提高数据的质量和可读性，为后续的数据分析提供更好的基础预处理主要包括数据清洗、数据转换、数据集成等步骤，目的是将原始数据转化为适合进行数据分析的形式，并解决数据中的异常值、缺失值、重复值等问题预处理的必要性01数据质量对数据分析结果的影响非常大，如果数据质量不高，那么分析结果的可信度和准确性也会受到影响02通过预处理，可以有效地提高数据的质量和可读性，减少数据分析中的误差和异常情况，保证分析结果的准确性和可靠性预处理的主要内容010203数据清洗数据转换数据集成包括检查数据一致性、处将数据从一种形式或格式将多个数据源中的数据进理无效值和缺失值等，以转换为另一种形式或格式，行整合，形成一个统一的保证数据的完整性和准确以满足后续数据分析的需数据集，以便进行统一的性要分析和处理CATALOG DATEANALYSIS SUMMARREPORTY02数据预处理EMUSER数据清洗缺失值处理数据格式化对于缺失的数据，可以采用填将数据转换成统一格式，便于充缺失值、删除含有缺失值的后续处理和分析记录或使用插值等方法进行处理异常值检测数据去重可以采用统计方法、聚类方法去除重复的数据记录，确保数或基于距离的方法来检测异常据质量值，并进行处理数据集成数据匹配数据合并数据消歧数据映射将不同来源的数据进行将多个数据源的数据进解决数据中的歧义和不将不同数据源的数据进匹配，确保数据的一致行合并，形成统一的数确定性的问题，确保数行映射，以便于后续处性和完整性据集据的准确性和一致性理和分析数据转换01020304特征工程特征选择特征编码特征归一化通过转换原始特征，生成新的选择对目标变量影响较大的特将非数值型特征转换为数值型将特征的尺度归一化到统一尺特征，以便更好地表示数据的征，去除冗余和无关的特征，特征，便于机器学习算法的处度，以便于算法的稳定性和收内在规律和模式提高模型的效率和准确性理敛速度数据归一化Min-Max归一化Z-score归一化将数据转换到[0,1]之间，便于数据的比较和将数据转换为标准正态分布，即均值为0，分析标准差为1小值归一化对数归一化将数据转换到[1,0]之间，便于数据的比较和将数据的对数转换到[0,1]之间，适用于对数分析变换的数据CATALOG DATEANALYSIS SUMMARREPORTY03文本预处理EMUSER文本清洗去除无关字符编码转换删除文本中的标点符号、数字、空格将文本从一种编码格式转换为另一种等无关字符，使文本更加简洁编码格式，以便于后续处理去除空白行和空白字符删除文本中的空白行和多余的空格，使文本更加紧凑文本分词基于规则的分词根据语言学规则和文本特征，将文本切分成一个个独立的词语或短语基于统计的分词利用统计模型和机器学习方法，对文本进行分词，以提高分词的准确率停用词过滤去除停用词删除文本中常见的、无意义的词语，如“的”、“是”、“在”等词干提取将词语提取出其词干，以便于后续处理文本向量化特征提取从文本中提取出有意义的特征，如词频、TF-IDF等向量化表示将文本转换为向量形式，以便于机器学习算法处理CATALOG DATEANALYSIS SUMMARREPORTY04图像预处理EMUSER图像去噪去除图像中的噪声是预处理的重要步骤，因为噪声可输入中值滤波是一种非线性滤波方法，通过将像素值替换02能会影响后续图像处理的效果常见的去噪方法包括标题为其邻域的中值来去除椒盐噪声中值滤波、高斯滤波和双边滤波等0103双边滤波是一种结合了空间邻域和灰度值相似性的滤高斯滤波是一种线性滤波方法，通过将像素值替换为04波方法，可以在去除噪声的同时保留边缘信息其邻域的加权平均值来平滑图像图像增强01020304锐化是通过强化图像中的边图像增强是为了改善图像的缘和细节来增强图像的清晰对比度增强可以通过调整像视觉效果或突出某些特征，直方图均衡化通过拉伸图像度，可以通过卷积滤波器来素值的范围来改善图像的对从而改善图像的可用性常的灰度直方图来增强对比度，实现比度，使图像的细节更加突见的增强方法包括直方图均使图像的细节更加清晰可见出衡化、对比度增强和锐化等图像尺寸调整在某些情况下，需要将图像调整到特定插值是一种常用的尺寸调整方法，通过重采样是一种更高级的尺寸调整方法，的尺寸以满足后续处理的需求常见的在原有像素点之间插入新的像素点来改通过在像素点之间建立数学模型并求解尺寸调整方法包括插值和重采样等变图像的尺寸常见的插值算法包括最方程来改变图像的尺寸重采样可以更近邻插值、双线性插值和双三次插值等好地保留图像的细节和边缘信息图像色彩空间转换在某些情况下，需要将图像从一种色彩空间转换到另一种色彩空间以满足特定的需求常见的色彩空间转换包括RGB到灰度、RGB到HSV等RGB到灰度转换是将彩色图像转换为黑白图像的过程，可以通过将RGB三个通道的像素值合并为一个灰度值来实现RGB到HSV转换是将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间的过程，其中H表示色调、S表示饱和度、V表示明度HSV色彩空间更符合人眼对颜色的感知方式，因此在某些应用中更为合适CATALOG DATEANALYSIS SUMMARREPORTY05语音预处理EMUSER语音信号的采集与播放采集设备使用麦克风等音频输入设备，将声音信号转换为电信号，再通过数字信号处理技术进行后续处理播放设备将处理后的语音信号转换为电信号，再通过扬声器等音频输出设备播放出来语音信号的降噪处理背景噪声在语音信号采集过程中，不可避免地会受到环境噪声的干扰，如风、雨、车辆等降噪方法采用数字信号处理技术，如滤波器设计、频域滤波等方法，对语音信号进行降噪处理，提高语音信号的清晰度和可懂度语音信号的增强处理语音增强为了提高语音信号的质量和可懂度，需要对语音信号进行增强处理增强方法采用数字信号处理技术，如频域增强、谱增强等，对语音信号进行增强处理，提高语音信号的清晰度和可懂度语音信号的参数化参数化将语音信号转换为一系列参数，以便于后续的处理和分析参数类型包括短时幅度、短时频率、短时能量等，这些参数可以反映语音信号的特性和特征CATALOG DATEANALYSIS SUMMARREPORTY06时间序列预处理EMUSER时间序列数据的清洗与整理缺失值处理异常值检测数据整合对于缺失的数据，可以采通过统计方法、可视化方将不同来源、不同格式的用填充缺失值、删除缺失法或基于模型的方法检测时间序列数据进行整合，值或插值等方法进行处理异常值，并进行处理使其成为一个统一的数据集时间序列数据的归一化与标准化要点一要点二归一化标准化将数据缩放到[0,1]范围内，消除量纲对分析的影响将数据转换为均值为

0、标准差为1的分布，使数据具有相同的规模时间序列数据的插值与拟合插值对于缺失的数据点，通过插值方法估计其值常用的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等拟合通过拟合函数对时间序列数据进行拟合，以发现数据中的规律和趋势常用的拟合函数有指数函数、幂函数、对数函数等时间序列数据的特征提取时序特征统计特征提取时间序列的时序特征，如周期性、提取时间序列的统计特征，如均值、趋势性、季节性等方差、协方差、自相关系数等频域特征小波变换特征通过傅里叶变换等手段将时间序列转利用小波变换对时间序列进行多尺度换为频域，提取频域特征分析，提取小波系数作为特征CATALOG DATEANALYSIS SUMMARREPORTYTHANKS感谢观看EMUSER。