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數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法主要有五種：

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(xué)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(jìn)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(jìn)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(gòu)成一個(gè)層次結(jié)構(gòu)，概念的這種層次結(jié)構(gòu)通常稱為概念樹。概念樹一般由領(lǐng)域?qū)＜姨峁?，它將各個(gè)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?qū)傩詺w納方法。

4、基于統(tǒng)計(jì)分析的屬性選取方法?？梢圆捎媒y(tǒng)計(jì)分析中的一些算法來進(jìn)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。