1.4.4 数据预处理

当采样数据维度过大时，进行降维处理、缺失值处理等是数据预处理要解决的问题。

由于采样数据中常常包含许多含有噪声、不完整甚至不一致的数据，因此必须对数据挖掘所涉及的数据对象进行预处理。那么如何对数据进行预处理以改善数据质量，并最终达到改进数据挖掘结果的目的呢？

针对采集的餐饮数据，数据预处理主要包括数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据归约等，详见第4章。