数据预处理(1)——数据清洗

一、介绍     数据清洗主要内容是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，刷选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。 二、缺失值处理     缺失值处理的方法分为三类：删除记录、数据插补和不处理。常见的数据插补方法如下图： 其中，需要介绍的两个插值法为：拉格朗日插值法和牛顿插值法。 2.1 拉格朗日插值法 2.2 牛顿插值法 3、关于拉格朗日插值法的示例 #拉格朗日插值代码

>>阅读原文<<