常用的数据预处理方法是：
1、墓于粗糙集理论的约简方法 。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具 。
2、基于概念树的数据浓缩方法 。在数据库中 ， 许多属性都是可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构 ， 概念的这种层次结构通常称为概念树 。
【常用的数据预处理方法】
3、信息论思想和普化知识发现 。特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式 ， 其算法基本上可以分为两类：数据立方方法和面向属性归纳方法 。
4、基于统计分析的属性选取方法 。可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选?。热缰鞒煞址治觥⒅鸩交毓榉治觥⒐惨蛩啬Ｐ头治龅?。
5、遗传算法 。遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法 。遗传算法的基本思想是：将问题的可能解按某种形式进行编码，形成染色体 。
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