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數(shù)據(jù)預處理的方法：

　　

　　1、墓于粗糙集( Rough Set)理論的約簡方法，粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數(shù)學工具?，F(xiàn)在受到了KDD的廣泛重視，利用粗糙集理論對數(shù)據(jù)進行處理是一種十分有效的精簡數(shù)據(jù)維數(shù)的方法。

　　

　　2、基于概念樹的數(shù)據(jù)濃縮方法，在數(shù)據(jù)庫中，許多屬性都是可以進行數(shù)據(jù)歸類，各屬性值和概念依據(jù)抽象程度不同可以構成一個層次結構，概念的這種層次結構通常稱為概念樹。概念樹一般由領域專家提供，它將各個層次的概念按一般到特殊的順序排列。

　　

　　3、信息論思想和普化知識發(fā)現(xiàn)，特征知識和分類知識是普化知識的兩種主要形式，其算法基本上可以分為兩類：數(shù)據(jù)立方方法和面向屬性歸納方法。

　　

　　4、基于統(tǒng)計分析的屬性選取方法，可以采用統(tǒng)計分析中的一些算法來進行特征屬性的選取，比如主成分分析、逐步回歸分析、公共因素模型分析等。這些方法的共同特征是，用少量的特征元組去描述高維的原始知識基。

　　

　　5、遺傳算法（GA，Genetic Algo}thrn)，遺傳算法是一種基于生物進化論和分子遺傳學的全局隨機搜索算法。遺傳算法的基本思想是：將問題的可能解按某種形式進行編碼，形成染色體。隨機選取N個染色體構成初始種群。再根據(jù)預定的評價函數(shù)對每個染色體計算適應值。選擇適應值高的染色體進行復制，通過遺傳運算(選擇、交叉、變異)來產(chǎn)生一群新的更適應環(huán)境的染色體，形成新的種群。