精选优质文档-倾情为你奉上材料设计原理1.在模式识别、人工神经网络方法中，为什么要进行数据预处理？如何进行预数据处理？ 答：进行数据预处理有四点原因： 1. 原数据可能数据量很大，维数很，计算机处理起来时间复杂度很高，预处理可以降低数据维度。 2. 数据的很多特性非常影响神经网络等分类模型的效果。比如数据值得分布不在一个尺度上，当地气温值与当地月工资显然不在一个数量级上，这时，需要数据规范化，把这两个特征的数据都规范到0到1，这样使得它们对模型的影响具有同样的尺度。 3.在基于统计方法的生物识别技术领域，所谓的预处理一般是指去除噪声的干扰，加强有效信息的过程。前面已经提到，原始数据的采集不可避免的要引入一些噪声的干扰，对于一个实际的生物识别系统而言，预处理是一个必要的环节。但是，需要注意的是，虽说预处理的作用都是减弱甚至消除噪声的干扰，同时增强有用信息的强度，不过，针对不同的特征，预处理的方法也是千差万别。 4. 数据预处理还有很多，比如中心化，去噪，降维，平滑，变换等等，各有各的目的，总之都是为了最终分类器的效果
