精选优质文档-倾情为你奉上实验一、 数据预处理学院 计算机科学与软件学院 实验目的:(1)熟悉 VC+编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。(2)浏览拟被处理的的数据,发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致性等,针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。(3)用 VC+编程工具编写程序,实现数据清理、数据变换、数据集成等功能。(4)调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据,选择适于全局优化的参数。 实验原理: 1 、数据预处理现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰,为提高数据质量进而提高挖掘结果的质量,产生了大量数据预处理技术。数据预处理有多种方法:数据清理,数据集成,数据变换,数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用,大大提高了数据挖掘模式的质量,降低实际挖掘所需要的时间。2 、数据清理数据清理例程通过填写遗漏的值,平滑噪音数据,识别、删除离群点,并解决不一致来“清理”数据。3 、数据集成 数据集成数据集成将数据