数据预处理：多角度评估标准

数据质量评估涉及精确度、完整度、一致性、时效性、可信度、附加价值和可解释性等多个方面的维度观点，是广泛认可的观点。

这段代码实现了P4-1-FAPI，这是一种针对 Verasonics Vantage Research 超声系统上的 P4-1 相控阵换能器优化的多角度平面波超声对比成像序列。 代码原理: 该序列基于 Verasonics 提供的 Flash-angles 方法，这是一种具有多个转向角的平面波成像方法。 为了实现对比度成像，在闪光角方法的基础上实施了脉冲反转，并根据经验对微泡成像的变量进行了优化。 使用方法: 确保您的计算机上安装了 Vantage Verasonics 系统、Matlab 以及 Verasonics 提供的 Matlab 脚本包。 打开 Matlab 并将包含所有 Verasonics 脚本的 Vantage 文件夹设置为您的主文件夹。 通过运行 setupP4-1FAPI 脚本创建 P4-1FAPI.mat 文件。 将创建的 mat 文件放置在名为“matfiles”的文件夹中。 运行 VSX。

该函数集提供三种函数，分别为： TRIangles：计算三角形角度 QUADangles：计算四边形角度 FindAngles：计算任意多边形角度 使用方式： 提供多边形的顶点坐标（逆时针顺序排列） 函数返回多边形各内角的角度（度数） 多边形的内角和为：三角形 180°，四边形 360°

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。

本地数据预处理 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

数据挖掘概念与技术数据预处理是一门极具实用性的课程讲义。

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。

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}。

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。