参考答案: D
详细解析:
①数据清洗:包括填充空缺值.识别孤立点.,去掉噪声和无关数据。
②数据集成:将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。需要注意不同数据源的数据匹配问题、数值冲突问题和冗余问题等。
③数据变换:将原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。包括对数据的汇总、聚集、概化、规范化,还可能需要进行属性的重构。
④数据归约:数据归约是指在尽可能保持数据原貌的前提下,最大限度地精简数据量(完成该任务的必要前提是理解挖掘任务和熟悉数据本身内容)。
( )的目的是缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A. 数据清洗
B. 数据集成
C. 数据变换
D. 数据归约
参考答案: D
详细解析:
①数据清洗:包括填充空缺值.识别孤立点.,去掉噪声和无关数据。
②数据集成:将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。需要注意不同数据源的数据匹配问题、数值冲突问题和冗余问题等。
③数据变换:将原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。包括对数据的汇总、聚集、概化、规范化,还可能需要进行属性的重构。
④数据归约:数据归约是指在尽可能保持数据原貌的前提下,最大限度地精简数据量(完成该任务的必要前提是理解挖掘任务和熟悉数据本身内容)。