
在科技高度發(fā)展的今天,很多技術(shù)不斷的進步。就在最近的幾年里,出現(xiàn)了很多的名詞,比如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等等。其中大數(shù)據(jù)的發(fā)展是非常普及的,現(xiàn)在很多的行業(yè)積累了很多的原始數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)的分析我們可以得到對企業(yè)的決策有幫助的數(shù)據(jù),也就是說我們可以通過大數(shù)據(jù)去看清未來。當(dāng)然,大數(shù)據(jù)離不開數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù),但是海量的數(shù)據(jù)總是出現(xiàn)很多我們需要的數(shù)據(jù),以及我們需要的數(shù)據(jù)存在雜質(zhì),需要我們對數(shù)據(jù)的清洗才能保證數(shù)據(jù)的可靠性。一般來說,數(shù)據(jù)中是存在噪音的,那么噪音是怎么清洗呢?本文提供了三個方法,分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優(yōu)勢,能夠?qū)υ胍羧轿坏那謇怼?
首先來給大家說一下什么是分箱法,所謂的分箱法,就是將需要處理的數(shù)據(jù)根據(jù)一定的規(guī)則放進箱子里,然后進行測試每一個箱子里的數(shù)據(jù),并根據(jù)數(shù)據(jù)中的各個箱子的實際情況進行采取方法處理數(shù)據(jù)??吹竭@里很多朋友只是稍微明白了,但是并不知道怎么分箱。如何分箱呢?我們可以按照記錄的行數(shù)進行分箱,使得每箱有一個相同的記錄數(shù)?;蛘呶覀儼衙總€箱的區(qū)間范圍設(shè)置一個常數(shù),這樣我們就能夠根據(jù)區(qū)間的范圍進行分箱。其實我們也可以自定義區(qū)間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號,我們可以求每一個箱的平均值,中位數(shù)、或者使用極值來繪制折線圖,一般來說,折線圖的寬度越大,光滑程度也就越明顯。
其次給大家說一下回歸法?;貧w法就是利用了函數(shù)的數(shù)據(jù)進行繪制圖像,然后對圖像進行光滑處理?;貧w法有兩種,一種是單線性回歸,一種是多線性回歸。單線性回歸就是找出兩個屬性的最佳直線,能夠從一個屬性預(yù)測另一個屬性。多線性回歸就是找到很多個屬性,從而將數(shù)據(jù)擬合到一個多維面,這樣就能夠消除噪聲。
最后給大家說一下聚類法,所謂聚類法就是將抽象的對象進行集合分組,成為不同的集合,找到在集合意外的孤點,這些孤點就是噪聲。這樣就能夠直接發(fā)現(xiàn)噪點,然后進行清除即可。
通過上述的內(nèi)容的描述想必大家已經(jīng)清楚了噪聲清除的具體做法了吧,希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?,大家在清除噪聲的時候可以使用上面提到的方法,這樣才能夠更好的清理噪聲。最后感謝大家的閱讀。
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