CiteSpace学习笔记（三）——数据预处理
由于不同数据库厂商所提供下载的数据格式有所差异，为了能够使用CiteSpace对不同数据库的数据进行分析，CiteSpace专门提供了数据的转换界面，用于将CNKI、CSSCI、以及SCOPUS等数据转换为WoS数据格式，供CiteSpace进行分析。进入CiteSpace数据预处理功能模块的步骤为...
数据预处理——数据集分析
关于数据集最初的ACM论文数据集中，包含的数据有论文的ID、标题、摘要、关键字、引用关系、CCS分类，以及论文摘要中句子级别的子空间标记（研究背景、研究问题、贡献、方法、实验）。但是没有论文的year,venue属性，即论文发表的年份和发表的期刊或会议信息，所以需要再去爬取或者直接搜集数据。第一个想...
语音信号的预处理
1 概述 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中都需要提取语音中包含的各种信息。一般而言语音处理的目的有两种：一种是对语音信号进行分析，提取特征参数，用于后续处理；另一种是加工语音信号，例如在语音增强中对含噪语音进行背景噪声...
数据预处理中常见的哑编码/独热编码（One-Hot Encoding）详解（一看就懂）
通常需要处理的数值都是稀疏而又散乱地分布在空间中，然而，我们并不需要存储这些大数值，这时可以用独热编码。例如：我们需要处理4维向量空间，当给一个特征向量的第n个特征进行编码时，编码器会遍历每个特征向量的第n个特征，然后进行非重复计数。若第n个特征的最大值为K，则就把这个特征转换为只有一个值为1而其他...
轨迹预处理（轨迹分段）
在轨迹聚类，分类之前，我们通常要将轨迹分段。第一种轨迹分段方法是利用“时间间隔”分段。具体来说，如果两个轨迹点之间的时间差较大，则进行分段；另外一种则是按照时间段将轨迹分段。第二种方法是基于轨迹的形状。具体来说，基于轨迹点方向的角度变化大小分段，如果变化超过一定的阈值，则分段；另外一种方法“线简化”...
fMRI图像预处理
fMRI图像简介脑成像主要分为两种：结构性脑成像与功能性脑成像。并且存在一些不同的类别来执行每种类别的成像。结构性脑成像：它涉及脑结构的研究，也涉及疾病和损伤的诊断。例如，如果你在一次事故中然后得了中风或类似的疾病，你可能会去做一个结构成像看看其影响。执行方式包括:计算机轴向断层扫描(CAT)，磁...
语音识别-预处理
在进行特征提取之前，都要对原始序列做一系列的预处理，目的是消除因为人类发声器官本身和由于采集语音信号的设备所带来的混叠、高次谐波失真、高频等等因素，对语音信号质量的影响。尽可能保证后续语音处理得到的信号更均匀、平滑，为信号参数提取提供优质的参数，提高语音处理质量。常用的预处理方法有：端点检测其实就是...
自然语言处理（NLP）基础：文本预处理与词嵌入
目录 1.引言 2.文本预处理步骤 3.文本预处理工具 4.词嵌入模型介绍与应用 4.1.Word2Vec 4.2.GloVe 4.3.应用示例 5.总结 1.引言 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，...
Python—实训day9—使用pandas进行数据预处理
1合并数据1.1堆叠合并数据1.1.1横向堆叠（行对齐，左右拼接）横向堆叠，即将两个表在X轴向拼接在一起，可以使用concat函数完成，concat函数的基本语法如下。pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_i...
NLP笔记，英文文本预处理流程，文本的向量表示方法，LSTM
文章目录1 一般的英文文本预处理流程2 文本有哪些向量表示方法3 LSTM的结构1 一般的英文文本预处理流程1 数据收集2 去除数据中非文本的部分3 分词4 词干提取（stemming）和词型还原（lemma）5 转化为小写6 去除停止词7 删除数字与符号8 特征工程2 文本有哪些向量表示方法one...
第三单元 数据预处理
第三单元 数据预处理运行以下代码from sklearn.datasets import load_irisiris_data = load_iris()iris_data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本个数为（ ）。A.154B.600C.4D.150...
数据预处理
笔记1.数据预处理在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60%。数据预处理的主要任务包括数据清洗，数据集成，数据变换和数据规约。处理过程如图所示：脏数据：不完整、含噪声、不一致原始数据中存在的问题：不完整：感兴趣的属性没有值含噪声：数据中存在误差或异常不一致：数据内涵出现不一致重复高纬度1....
数据预处理之文件转换kettle：去除重复的数据
【实验目的】利用Kettle的“去除重复记录”组件，实现去除重复数据。【实验原理】通过“阻塞数据直到步骤都完成”对多张表格的外键进行排序，然后通过“记录集连接”进行多表连接，再通过“字段选择”选择合适的字段输出到表格。【实验步骤】一、创建转换1．点击，在下拉菜单中点击选择，这样创建了一个转换文件。我...
数据预处理之文件转换kettle：没有数据流入时停止操作
【实验目的】利用Kettle的“阻塞数据直到步骤都完成”，“检测空流”，“中止”等组件，实现Kettle转换流程的控制。【实验原理】“检测空流”组件可以检测所在转换的输入数据，如果整个转换没有输入数据，通过“中止”组件终止整个转换的流程。在存在数据输入的情况，为了能让数据输出，需要和“阻塞数据直到步...
数据预处理之文件转换kettle：多数据源合并
【实验目的】利用Kettle的“追加流”等组件，完成多个数据源的合并。【实验原理】通过“字段选择”选择要最终输出的字段到下一个步骤“追加流”（实验中必须保证每个数据源经过字段选择后，输出的字段都是一致的），再通过“追加流”设置2个数据源的合并顺序，然后通过“追加流”进行多个据源的合并。【实验步骤】一...
Orange3数据预处理(转换器组件)
该组件接收数据，然后重新应用之前在模板数据上执行的转换。 这些转换包括选择变量的子集以及从数据中出现的其他变量计算新的变量， 例如，离散化、特征构建、主成分分析（PCA）等。 在Orange3中，描述的这个组件似乎是一个数据预处理或转换工具，它的主要功能是将之前在一份模板数据上应用的变换重新应...
PimaIndiansdiabetes-数据预处理实验（一）
PimaIndiansdiabetes.csv 数据集介绍、下载、实验。1、首先要明确有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的。2、检...
数据预处理（数据的操作2）
2.常用数据预处理方法这个部分总结的是在Python中常见的数据预处理方法。2.1标准化（Standardization or Mean Removal...
使用Tensorflow搭建回归预测模型之二：数据准备与预处理
Tensorflow实战 前言： 在前一篇中，已经搭建好了Tens...
数据挖掘实验（二）数据预处理【等深分箱与等宽分箱】
本文代码均已在 MATLAB R2019b 测试通过，如有错误，欢迎指正。目录一、分箱平滑的原理二、Matlab代码实现1.等深分箱代码运行结果2.等宽分箱代码运行...