数据预处理技术
数据清理：空缺值处理、格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除
数据集成：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。
数据变换：平滑、聚集、规范化、最小 最大规范化等
数据归约：维归（删除不相关的属性（维））、数据压缩（PCA,LDA,SVD、小波变换）、数值归约（回归和对数线形模型、线形回归、对数线形模型、直方图）
数据离散化和概念分层
1、数据清理：格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除
通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别删除孤立点，并解决不一致来清理数据，主要是达到如下目标：
(1)数据集压缩处理，主要策略:
数据聚集、维规约、数据压缩、数据规约
(2)空缺值处理，主要策略：
1）忽略元组、人工填写空缺值、使用固定值
2）平均值（中位数等）、各种插值处理（牛顿插值、Lagrange插值等）
3）使用一些分类方法如KNN等。
(3)噪声数据处理，主要策略：
数据平滑技术:
1）分箱处理
箱的深度：表示不同的箱里有相同个数的数据。
箱的宽度：每个箱值的取值区间是个常数。
2）平滑方法:
按箱平均值平滑、
按箱中值平滑、
按箱边界值平滑
3）聚类技术：
每个簇中的数据用其中心值代替、
识别检测并忽略孤立点
4）回归技术：
通过构造函数来符合数据变化的趋势，这样可以用一个变量预测另一个变量。
线形回归、
多线形回归
2、数据集成：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：
平滑、聚集、数据概化、规范化、最小 最大规范化、小数定标规范化、属性构造：由给定的属性构造和添加新的属性，以帮助提高精度和对高维数据结构的理解
4、数据归约：
（1）、维归约
删除不相关的属性（维）来减少数据量。
找出最小属性集合，使得数据类的概率分布尽可能地接近使用所有属性的原分布，一般可以通过贪心算法，逐步向前选择，逐步后向删除，向前选择和后向删除相结合，判定树归纳
（2）、数据压缩
主成分分析PCA,LDA,SVD
小波变换：将数据向量D转换成为数值上不同的小波系数的向量D’，对D’进行剪裁，保留小波系数最强的部分
（3）、数值归约
回归和对数线形模型、线形回归、对数线形模型、直方图、等宽、等深、V-最优、maxDiff、聚类、多维索引树 ： 对于给定的数据集合，索引树动态的划分多维空间。
5、离散化和概念分层
离散化技术用来减少给定连续属性的个数，这个过程通常是递归的，而且大量时间花在排序上。
对于给定的数值属性，概念分层定义了该属性的一个离散化的值。
数值数据离散化和概念分层生成方法有：分箱、直方图分析