该 MATLAB 源码包含光谱读入、降噪和去背景一体化功能,适用于多种光谱处理任务,例如拉曼光谱分析。
光谱数据预处理
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高光谱数据预处理软件概述
该软件专为ASD FieldSpec光谱仪开发,解决高光谱实验中常见的数据处理问题。它提供了两个用户友好的GUI界面,用于读取仪器输出并进行数据预处理。软件特点包括清晰的光谱图形可视化和选择波长吸收带深度的功能。输出格式为带有.asd扩展名的二进制文件,支持单个或多个文件处理生成光谱库。光谱反射率校准使用“凸包”方法,以消除凸面形状。此外,软件通过OOP适应不同仪器,如使用read_asd_v1.m和read_asd_v2.m进行数据读取和格式修改。
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matlab近红外光谱预处理方法
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PLS和光谱预处理的Matlab程序集合
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3.1 数据集简介
本实验使用小数据集 small_user.csv,共包含 30 万条记录,从大规模数据集 raw_user.csv 中提取。
3.2 数据预处理
删除数据头第一行的记录(字段名称):sed -i '1d' small_user.csv
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数据形态与预处理之道
数据形态探秘
本章节深入探讨数据及其类型,并解析数据汇总方法,为后续数据预处理奠定基础。
数据预处理的必要性
现实世界的数据往往存在噪声、不一致、缺失等问题,直接使用会影响分析结果的准确性。数据预处理能够有效解决这些问题,提升数据质量。
数据预处理核心技术
数据清理: 识别并处理数据中的错误、噪声、异常值等,例如缺失值填充、噪声数据平滑等。
数据集成: 将来自多个数据源的数据整合到一起,形成统一的数据视图,例如实体识别、冗余属性处理等。
数据变换: 对数据进行格式转换、规范化、离散化等操作,以便于后续分析和挖掘,例如数据标准化、数值离散化等。
数据归约: 在不损失重要信息的前提下,降低数据的规模,例如数据聚类、降维等。
相似度计算
相似度计算用于衡量数据对象之间的相似程度,是许多数据挖掘任务的基础,例如聚类分析、关联规则挖掘等。
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数据准备(预处理 1)
去除无用属性:删除无意义的属性,如 ID。
离散化:将数值型属性转换为标称型属性,以适合某些算法。例如,将“子女”属性从数值型修改为 {0, 1, 2, 3}。
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Weka数据挖掘: 数据预处理实战
精简数据集
在数据挖掘中, 类似“ID”的属性通常不具备分析价值, 需要移除。 在Weka中, 我们可以通过选中 “id” 属性, 点击 “Remove” 按钮来实现。 操作完成后,将新的数据集保存为 “bank-data.arff” , 并重新打开。
数值属性离散化
一些数据挖掘算法, 例如关联分析, 只能处理标称型属性。 因此, 我们需要对数值型属性进行离散化处理。
本例中, “age”, “income” 和 “children” 三个变量属于数值型。 其中, “children” 只有四个取值: 0, 1, 2, 3。 我们可以直接修改ARFF文件, 将 @attribute children numeric 修改为 @attribute children {0,1,2,3} 。
在 “Explorer” 中重新打开 “bank-data.arff” , 选中 “children” 属性后, 区域6的 “Type” 会显示为 “Nominal”, 表示该属性已成功转换为标称型。
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