精选优质文档-倾情为你奉上噪声数据处理综述摘要：噪声数据是指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据,不完整数据是指感兴趣的属性没有值.不一致数据则是数据内涵出现不一致的情况。为了更好的论述什么是噪声数据处理，给出了两种噪声数据处理的算法：在属性级别上处理噪声数据的数据清洗算法和一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法。关键词： 噪声数据 噪声数据处理 数据清洗 KNN算法1. 概述噪声数据（noisy data）就是无意义的数据（meaningless data）。这个词通常作为损坏数据（corrupt data）的同义词使用。但是，现在它的意义已经扩展到包含所有难以被机器正确理解和翻译的数据，如非结构化文本。任何不可被创造它的源程序读取和运用的数据，不管是已经接收的、存储的还是改变的，都被称为噪声。噪声数据未必增加了需要的存储空间容量，相反地，它可能会影响所有数据挖掘（）分析的结果。统计分析可以运用历史数据中收集的信息来清除噪声数据从而促进数据挖掘。引起噪声数据（noisy data）的原因可能是硬件故障、编程错误或者语音或光学
