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五種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法：

1、墓于粗糙集理論的約簡方法。粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。

2、基于概念樹的數(shù)據(jù)濃縮方法。在數(shù)據(jù)庫中，許多屬性都是可以進(jìn)行數(shù)據(jù)歸類，各屬性值和概念依據(jù)抽象程度不同可以構(gòu)成一個(gè)層次結(jié)構(gòu)，概念的這種層次結(jié)構(gòu)通常稱為概念樹。

3、信息論思想和普化知識(shí)發(fā)現(xiàn)。特征知識(shí)和分類知識(shí)是普化知識(shí)的兩種主要形式，其算法基本上可以分為兩類：數(shù)據(jù)立方方法和面向?qū)傩詺w納方法。

4、基于統(tǒng)計(jì)分析的屬性選取方法。可以采用統(tǒng)計(jì)分析中的一些算法來進(jìn)行特征屬性的選取，比如主成分分析、逐步回歸分析、公共因素模型分析等。