Giới thiệu tài liệu
Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về quá trình tiền xử lý dữ liệu trong khai phá dữ liệu. Tiền xử lý dữ liệu là một bước quan trọng để đảm bảo chất lượng và hiệu suất của các mô hình khai phá dữ liệu.
Đối tượng sử dụng
Sinh viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khai phá dữ liệu và học máy.
Nội dung tóm tắt
Tài liệu này trình bày chi tiết các bước và kỹ thuật trong tiền xử lý dữ liệu, bao gồm làm sạch dữ liệu (xử lý giá trị thiếu, làm mịn nhiễu, sửa lỗi không nhất quán), tích hợp dữ liệu (kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn), chuyển đổi dữ liệu (chuẩn hóa, rời rạc hóa), và giảm dữ liệu (giảm số lượng thuộc tính hoặc bản ghi). Các phương pháp thống kê mô tả dữ liệu cũng được đề cập để hiểu rõ hơn về đặc điểm của dữ liệu trước khi áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý. Mục tiêu của tiền xử lý dữ liệu là cải thiện chất lượng dữ liệu, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu quả của các thuật toán khai phá dữ liệu, đồng thời giảm thiểu thời gian tính toán và tài nguyên cần thiết.
