数据清洗是数据预处理的重要方法之一吗

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数据清洗和数据预处理

教学目标 认识数据挖掘前数据进行适当处理的必要 性 掌握常用数据预处理的方法。

教学要求知识要点 能力要求 (1) 了解原始数据存在的主要 问题 (2) 明白数据预处理的作用和 工作任务 (1) 掌握数据清洗的主要任务 与常用方法 (2) 掌握数据集成的主要内容 和常用方法 (3) 掌握数据变换的主要内容 和常用方法 (4)掌握数据归约的主要内容和 常用方法 相关知识点 (1) 数据的一致性问题 (2)数据的噪声问题 (3)原始数据的不完整和高维 度问题

数据预处理 的原因

数据预处理 的方法

(1) 数据清洗 (2) 数据集成 (3) 数据变换 (4) 数据归约

为什么要预处理数据？ 现实世界的数据是“肮脏的” 不完整的

含噪声的 不一致的

没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结 果 高质量的决策必须依赖高质量的数据

数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成

原始数据中存在的问题1.不一致——数据内涵出现不一致情况 2.重复 3.不完整——感兴趣的属性没有值 4.含噪声——数据中存在着错误、或异常(偏 离期望值)的数据 5.高维度

数据预

XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY

实验报告

实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化

专 业： 数学与应用数学 班 级： 姓 名： 学 号： 实验学时： 指导教师： 刘建伟 成 绩：

2016年5月5 日 西安工业大学实验报告

专业 实验课程 实验项目 实验设备及器材

数学与应用数学 数据挖掘 班级 指导教师 131003 刘建伟 姓名 学号 实验日期 2016-5-5 同实验者 数据集成、变换、归约和离散化 计算机一台 一 实验目的

掌握数据集成、变换、归约和离散化 二 实验分析

从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。 三 实验步骤

1数

MODIS数据预处理

1. 波段设置

Modis影像有三种打开方式,一般我们用打开外部文件的方式打开科学数据集,因为需要数

据集中的一些辅助信息(主要是太阳几何,卫星几何).但是这样打开之后显示的波段从1开始的,而数据集中对应的modis通道并不是这个顺序.通过菜单栏中的

basic_tools->preprocessing->data_specific utilities->view HDF dataset attributes 可以打开数据集里每个要素的属性表,在里面选中需要的HDF文件中的数据集，就会打开其属性表，波段内容如下

Attribute 3-5: \

\

对应打开的HDF文件里1KM辐亮度文件的波段数,一共16个波段.其中13/14波段比较特殊,都有hi和lo两组数据,它们是传感器高敏感度和低敏感度两种状态下获取到的DN值,分别对应于较暗地物和较亮地物,使用哪个文件根据需要而定.但是在太湖湖区,13/14波段大部分区域效果都不太好.值会很大,出现溢出.可能是由于太湖的高浑浊度.

2. 几何校正

几何校正有三种方法:

1) 用envi自带模块进行几何校正,通过菜单栏中的

Map->Georeferences MODIS

选中

在面向对象变化检测过程中，遥感图像数据源的选取和数据处理是变化检测的基础，合理的数据选取和图像预处理操作有利于提取图像中的特征信息，能够有效提高变化检测精度。

由于变化检测主要是根据不同时期同一地物的辐射值的变化来判定变化区域和为变化区域，而在影像的获取过程中，有很多因素都有可能影响或改变地物真实的辐射值，这些因素包括：大气条件、传感器噪声、太阳高度角、地形等等，因此在变化检测数据的准备过程中，对影像的预处理至关重要。遥感影像的预处理一般包括：辐射校正、影像镶嵌、几何校正、影像裁剪等几个内容。 1.辐射校正：

辐射校正是指在遥感数据获取过程中，对产生的一切与辐射有关误差的校正。主要包括两部分的内容：辐射定标和大气校正。 （1）辐射定标

辐射定标是指将原始影像中原始像元的DN值转化为地表反射率值（或称辐射亮度值），目的是消除传感器本身产生的误差。 （2）大气校正

大气校正是指将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，目的是消除大气散射、吸收、反射引起的误差。

FLAASH主要采用MODTRAN 4+ 辐射传输模型，消除大气和光照等因素对地

物反射的影响，获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、

数据处理基本流程

由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是

Talairach-Tournoux图谱）

本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进

行数据分析。

数据分析的基本流程：

1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校（1）数据预处理：○

4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准正○

6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》 化(归一化）○

:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参（2）模型构建与参数估计：○

数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析

数据预处理

SPM是一款以MATLAB为平台

数据处理基本流程

由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是

Talairach-Tournoux图谱）

本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进

行数据分析。

数据分析的基本流程：

1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校（1）数据预处理：○

4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准正○

6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》 化(归一化）○

:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参（2）模型构建与参数估计：○

数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析

数据预处理

SPM是一款以MATLAB为平台

数据挖掘实验报告（一）

姓名：李圣杰班级：计算机学号： 数据预处理

1304 1311610602

1

一、实验目的

1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法

二、实验设备

PC一台，dev-c++5.11

三、实验内容

数据平滑

假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）：

(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。

四、实验原理

使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值

五、实验步骤

目前已经在网上和有关处理磁共振弥散加权收购方法文献中大量的信息。 这些说明提供了有关如何预处理DTI数据的简要介绍，重点是在放射学学术运行的项目。 一个类似的指南也可以从克里斯Rorden，并从达特茅斯脑成像中心 。

为了遵循这一点，你将需要访问FSL在GNU / Linux或安装Cygwin的 。 所有需要的软件已经安装在放射学学术Linux服务器上。 如果安装Cygwin与FSL使用，一些当地的笔记可能是有用的。后安装Cygwin，下载和描述上安装的Windows版本的FSL 佛山照明的网页。

您可能还需要保罗的DICOM来分析的副本DTOA遵守软件Cygwin的。 基本的预处理步骤

1. 导出弥散加权从MR扫描仪图像。 2. 转换弥散加权图像分析。 3. 计算扩散方向和b值。 4. 使用FSL

正确的空间失真由于涡流引起的差异。

o 创建脑的二进制掩码。

o 计算的扩散张量和相关联的参数。

o 检查的原理特征向量出现似是而非的使用FSLView。

o

如果DICOM图像可在步骤1中导出，上面和FSL安装，然后剩下的步骤可以由我的DICOM标准执行，以分析转换软件， DTOA ，通过指定-DIFF-FDT命令行选项，下面的转换到分析，运行

Landsat 8简介及数据预处理 OLI陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185x185km。 OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征； 此外，还有两个新增的波段：蓝色波段 (band 1; 0.433–0.453 μm) 主要应用海岸带观测，短波红外波段(band 9; 1.360–1.390 μm) 包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近。 序号 OLI陆地成像仪 波段 波段（um） 空间分辨率(m) 30 30 30 30 30 30 30 15 30 TM 波段（um） 空间分辨率(m) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 蓝色波段 0.433—0.453 Blue Green Red Near IR SWIR 全色 短波红外 0.450–0.515 0.525–0.600 0.

实验二 数据预处理及时序图绘制

一、实验目的：了解GPLOT过程的使用，利用GPLOT绘制时序图并对时序图进行分析。了解ARIMA过程的使用，利用ARIMA进行平稳性分析及纯随机性检验。 二、实验内容

（1）Gplot过程

生成高分辨率图形的PROC GPLOT过程的一般使用格式如下：

Porc Gplot DATA=数据集 ;

Plot 纵坐标变量Y*横坐标变量X……; Symboln <选项列表> ; Axisn <选项列表> ; Run ;

使用PROC GPLOT过程和PROC PLOT过程的区别是，对于PROC GPLOT语句，PROC PLOT语句中的VPCT和HPCT等选项不可使用。两者的PLOT语句使用方法基本相同。最主要的区别是，在PROC GPLOT过程中，可使用SYMBOLn语句和AXISn语句。

SYMBOLn语句的主要作用：可以定义数据点的符号，可以定义数据点之间的连接方式，可以定义数据点和线的颜色。SYMBOLn语句的n取值范围从1到99，缺省值是1，n代表Y*X两个变量形成数据连线的系列数。一些主要选项如下：

? V=数据点图形符号——数据点的符号有NONE（没有）