數(shù)據(jù)類型

1、屬性：

屬性是對(duì)象的性質(zhì)或者特性，它因?qū)ο蠖?#xff0c;或隨著時(shí)間變化。

我們根據(jù)屬性值的運(yùn)算定義下面四種屬性類型：

數(shù)據(jù)集的一般特性

1、維度：分析高維數(shù)據(jù)有時(shí)會(huì)陷入維災(zāi)難，數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)重要?jiǎng)訖C(jī)就是減少維度。

2、稀疏性：有些數(shù)據(jù)集如果具有非對(duì)稱特征的數(shù)據(jù)集（一個(gè)對(duì)象的大部分屬性上的值都是0，出現(xiàn)非零屬性值才是最重要的）。實(shí)際上稀疏性是一個(gè)優(yōu)點(diǎn)，因?yàn)橹挥蟹橇阒挡判枰鎯?chǔ)和處理，這將節(jié)省大量的計(jì)算時(shí)間和存儲(chǔ)空間。

3、分辨率：分辨率太高，可能無(wú)法識(shí)別模式或者掩埋在噪聲中，如果分辨率太低，可能模式無(wú)法出現(xiàn)。

數(shù)據(jù)質(zhì)量

1、測(cè)量誤差和數(shù)據(jù)收集錯(cuò)誤

2、噪聲（測(cè)量誤差的隨機(jī)部分）和偽象（確定性的失真）

3、精度、偏倚和準(zhǔn)確率

4、離群點(diǎn)

5、遺漏值

6、不一致的值

7、重復(fù)數(shù)據(jù)

8、應(yīng)用問(wèn)題：時(shí)效性和相關(guān)性

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的[DataAnalysis]机器学习数据类型和数据质量的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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