《预处理技术》课件.pptx

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1、预处预处理技理技术术ppt课课件件目录contents预处理技术概述数据预处理文本预处理图像预处理音频预处理预处理技术的应用场景与案例分析预处预处理技理技术术概述概述01定义与重要性定义预处理技术是指在数据采集后，在进行数据分析之前，对原始数据进行清洗、集成、转换和规约等处理的统称。重要性预处理是数据挖掘和数据分析的重要环节，通过对原始数据进行适当的处理，可以去除噪声和异常值，统一数据格式，提高数据质量，为后续的数据分析提供可靠的基础。数据清洗将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。数据集成数据转换数据规约01020403对数据进行压缩、摘要或聚合，以减少数据规模。去除重复、无效或错

2、误的数据，对缺失值进行填充或删除。将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构。预处理技术的分类01早期的数据处理主要依靠人工进行，效率低下且容易出错。手工阶段02随着计算机技术的发展，出现了各种自动化数据处理工具和软件。自动化阶段03随着大数据时代的到来，传统的数据处理方法已经无法满足需求，需要更加高效和灵活的数据处理技术。大数据处理阶段预处理技术的发展历程数据数据预处预处理理02ABCD缺失值处理对于缺失的数据，可以采用填充缺失值的方法，如使用中位数、平均数或通过插值、回归等方法预测缺失值。数据格式化确保数据格式统一，如日期格式、数值格式等。数据去重去除重复记录，确保数据唯一性。异常值检测

3、与处理可以采用统计学方法，如Z分数、IQR等，检测异常值，并决定是否删除或修正。数据清洗数据匹配数据冲突解决数据合并数据冗余检查数据集成01020304识别并匹配来自不同数据源的相关数据。处理数据源之间的主键冲突等问题。将来自不同数据源的数据合并到一个数据集中。检查并删除冗余数据。特征缩放对特征进行缩放，使其落入特定范围，如0,1或-1,1。特征离散化将连续特征转换为离散特征，或对离散特征进行进一步分组。特征构造根据已有特征构造新的特征。特征选择选择最重要的特征，去除冗余特征。数据变换将数据变换到0,1范围。Min-Max归一化将数据转换为标准分数。Z分数归一化将数据变换到1,0范围。小值归一

4、化对数据的对数进行变换，适用于偏斜的数据分布。对数变换数据归一化文本文本预处预处理理03删除文本中的标点符号、数字、空格等与主题无关的字符。去除无关字符去除空白行和空段去除重复行删除文本中的空白行和连续的空段，使文本更加紧凑。删除重复的行，确保每行内容都是唯一的。030201文本清洗基于规则的分词根据语言规则和常用词组，将文本切分成词语或短语。基于统计的分词利用统计模型和算法，对文本进行分词，如最大匹配法、双向匹配法等。全文搜索分词在全文搜索中，将文本切分成独立的词语或短语，便于后续的搜索和分析。文本分词TF-IDF向量化利用词频和逆文档频率加权的方式，将文本表示为向量，强调重要词语在文本中的

5、贡献。Word2Vec向量化利用神经网络训练模型，将词语表示为向量，通过训练学习词语之间的语义关系。词袋模型将文本中的词语表示为向量，通过计算向量之间的相似度来衡量文本之间的相似性。文本向量化预先定义一个停用词列表，将文本中的停用词删除。停用词列表允许用户自定义停用词，根据实际需求过滤掉不需要的词语。自定义停用词使用专门的工具或库进行停用词过滤，如Python的NLTK库等。停用词过滤工具停用词过滤图图像像预处预处理理04去除图像中的噪声是预处理的重要步骤，因为噪声可能会影响后续的图像分析和处理。常见的去噪算法包括中值滤波、高斯滤波和双边滤波等。去噪的目的是改善图像质量，使其更接近原始图像，同

6、时保留重要的细节和特征。去噪算法的选择取决于噪声的类型和程度，以及所需的图像质量。图像去噪 图像增强图像增强是为了突出图像中的某些特征或改善图像的整体视觉效果。常见的增强算法包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。增强的目的是使图像更适合特定的应用或提高其视觉效果，以便更好地进行后续处理和分析。选择适当的增强算法需要考虑图像的内容和所需的输出效果。图像尺寸调整01尺寸调整是将图像的像素大小进行缩放或裁剪，以便适应不同的应用需求或显示设备。02尺寸调整可以通过插值算法实现，如最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。尺寸调整可以改善图像的分辨率或适应不同的显示比例，但可能会引入一些失真。03色彩空间转

7、换是将图像从一种色彩空间转换到另一种色彩空间的过程，以便进行特定的色彩处理和分析。常见的色彩空间包括RGB、HSV和Lab等。转换可以通过线性变换或非线性变换实现。色彩空间转换可以用于改善色彩对比度、分离色彩成分或进行色彩校正等。图像色彩空间转换音音频预处频预处理理05通过滤波器、降噪算法等技术去除音频中的背景噪音，提高音频质量。自动检测并删除音频中的静音段，使音频更加紧凑。音频清洗去除静音段去除噪音将连续的音频信号分割成短小的帧，便于后续处理和分析。分割音频确保不同音频帧之间的同步性，避免音频信息的丢失。帧同步音频分帧通过分析音频的频谱特征，提取出声音的音高、音色等属性。提取声谱特征分析音频

8、的动态变化，提取出声音的节奏、速度等属性。提取动态特征音频特征提取压缩算法采用高效的压缩算法，减小音频文件的大小，便于存储和传输。解压缩算法对压缩后的音频进行解压缩，恢复原始的音频信号。音频压缩与解压缩预处预处理技理技术术的的应应用用场场景与案例分析景与案例分析06去除重复、异常和缺失数据，确保数据质量。数据清洗将数据从一种格式或结构转换为另一种，以便于机器学习算法处理。数据转换将数据缩放到特定范围，如0-1之间，以提高算法的准确性和效率。数据归一化数据挖掘与机器学习领域的应用词干提取提取出单词的基本形式，去除词尾变化和修饰成分。词性标注为每个单词分配其对应的词性（名词、动词、形容词等），有助于理解句子的结构和意义。分词将句子或段落切分为独立的词语或子句，便于后续处理和分析。自然语言处理领域的应用03特征提取从图像中提取出关键特征，如边缘、角点、纹理等，用于后续的分类或识别任务。01图像去噪减少图像中的噪声，提高图像质量。02图像增强通过调整亮度、对比度、色彩等参数，改善图像的视觉效果。图像识别领域的应用音频降噪消除或减少音频中的背景噪声，提高语音识别的准确率。音频增强通过技术手段改善音频质量，如提高音量、调整音调等。语音识别将音频信号转换为文本或命令，实现人机交互和自动化处理。音频处理领域的应用THANKS.