正一又4/5的减绝对值,绝对值里面需要变号吗减+2/3的减绝对值,绝对值里面需要变号吗加110又1/2--0点2-+10又1/3的的对对正一又4？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-10-02 11:15 标签： 减绝对值,绝对值里面需要变号吗
加载完毕数据集后，还是不能直接进行数据挖掘模型的训练和学习，必须要进行数据预处理，数据预处理一般指的是以下四个方面：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。什么是数据预处理①数据清理 数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。 ②数据集成 数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。 ③数据变换 通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 ④数据归约 数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。 这些预处理都可以使用Weka的Filter来实现。Weka的Filter作用是将一个Instances输入后，通过特定的数据清洗过程，将清洗好的Instances输出，也就是说，Filter处理的维度是在Instances层面上进行的。你也可以通过Filter的组合来实现复杂的数据处理。Filter提供的功能FIlter功能还是比较强大的，但是Filter分为非监督学习和监督学习两种过滤器，分别属于weka.filters.unsupervised.attribute和weka.filters.unsupervised.attribute，至于监督学习和非监督学习，简单理解就是看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。这两种方式下的过滤器是不一样的，使用时一定要注意。 非监督学习包下的方法比较多，先讲解一下weka.filters.unsupervised.attribute主要方法的含义： 1.Add 为数据库添加一个新的属性，新的属性将会包含所有缺失值。 2.AddExpression 新增一个属性，该属性由现有属性通过设定的表达式计算得出。支持+, -, *, /, ^, log, abs, cos, exp, sqrt, floor, ceil, rint, tan, sin。现有属性由a+索引值构成。 3.AddNoise 只对名义属性有效，依照一定比例修改值。 4.Center 将数值化属性的平均化为0。 5.ChangeDateFormat 修改数据格式 6.Discretize 简单划分的离散化处理。参数： 7.MathExpression 功能和AddExpression类似，不过支持的运算更多，特别是MAX和MIN的支持特别有用。所有支持运算符如下：+, -, *, /, pow, log,abs, cos, exp, sqrt, tan, sin, ceil, floor, rint, (, ),A,MEAN, MAX, MIN, SD, COUNT, SUM, SUMSQUARED, ifelse 8.Reorder 重新排列属性，输入2-last，1可以让第一项排到最后，如果输入1,3,5的话…其他项就没有了 9.Standardize 这个和Center功能大致相同，多了一个标准化单位变异数 10.StringToNominal 将String型转化为Nominal型然后再讲一下weka.filters.unsupervised.instance包下的主要方法和含义： 1.NonSparseToSparse 将所有输入转为稀疏格式 2.Normalize 规范化整个实例集 3.RemoveFolds 交叉验证，不支持分层，如果需要的话使用监督学习中的方法 4.RemoveRange 移除制定范围的实例，化为NaN 5.Resample 随机抽样，从现有样本产生新的小样本 6.SubsetByExpression 根据规则进行过滤，支持逻辑运算，向上取值，取绝对值等等监督学习下虽然方法比较少，但是思路有所不同，主要是在有标签的情况下，很多方法诸如抽样就必须考虑不同数据分类的比例，因此会更加复杂一些，常用方法下次博客介绍。如何使用Filter下面讲解下如何使用Filter来进行数据预处理： 为了更加清楚，选一个比较简单的方法：规范化数据normalize作为例子，代码如下：//假设已经有一个数据集tempData
Normalize normalize = new Normalize();
String[] normalOptions = new String[]{"-S","2.0","-T","-1.0"};
normalize.setOptions(normalOptions);
normalize.setInputFormat(tempData);
newData = Filter.useFilter(tempData,normalize);从以上代码可以看出，要使用Filter，必须要指定使用哪种Filter，然后要实例化Filter对象，在这之后要为这个特定的Filter指定好参数，参数在API里可以找到。具体参数不在赘述。然后调用Filter的useFilter（）方法就可以返回处理好的Instances。 特别需要注意的是，一定要为Filter指定输入数据格式，setInputFormat(tempData)，否则会报错。Filter功能很强大，你可以通过继承和实现Filter父类对象来实现自己的专属过滤器，通过重载方法，你可以做出你想要的功能。

我要回帖

更多关于 减绝对值,绝对值里面需要变号吗 的文章

 

随机推荐