常用的数据预处理技术包括（常见的数据预处理方法不包括）

11.这些方法的共同特点是使用少量的特征元组来描述高维原始知识库。

12, 5.遗传算法是一种基于生物进化和分子遗传学的全局随机搜索算法。

13.遗传算法的基本思想是将问题的可能解以某种形式编码形成染色体。

14.随机选择n条染色体形成初始种群。

15.根据预定的评估函数计算每个染色体的适应值。

16.选择适应度值高的染色体进行复制，通过遗传操作（选择、交叉和变异）生成一组对环境适应性更强的新染色体，形成新的种群。

17.如此，一代又一代不断繁衍进化，最终收敛到一个最适合环境的个体，从而获得问题的最优解。

18.遗传算法应用的关键是适应度函数的建立和染色体的描述。

19.在实际应用中，通常与神经网络方法相结合。

20.通过遗传算法搜索更重要的变量组合。

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1.基于粗糙集理论的约简方法。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。

2.目前受到kdd的广泛重视，利用粗糙集理论简化数据维度是一种非常有效的方法。

3.通常，我们处理的数据存在信息模糊的问题。

4.模糊性有三种:术语的模糊性，如高度；数据的不确定性，如噪声；知识本身的不确定性，比如规则前后方的依赖关系，并不完全可靠。

5.在知识发现中，对不确定数据和噪声干扰的处理是一种粗糙集方法。2.基于概念树的数据集中方法在数据库中，可以对许多属性进行分类，并且每个属性值和概念可以根据抽象程度形成层次结构。这种概念的层次结构通常被称为概念树。

6.概念树通常由领域专家提供，它通常以特殊的顺序排列所有级别的概念。

7.3.信息论的思想与广义知识发现特征知识和分类知识是广义知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类:数据立方体方法和面向属性的归纳方法。

8.常见的面向属性的归纳方法在归纳属性的选择上存在一定的盲目性。在归纳过程中，当有多个归纳属性可供选择时，通常会随机选择一个进行归纳。

9.事实上，不同的属性归纳顺序所获得的知识可能是不同的。根据信息论中最大含水量的概念，我们应该选择一个信息损失最小的归纳顺序。

10, 4.基于统计分析的属性选择方法我们可以使用统计分析中的一些算法来选择特征属性，例如主成分分析、逐步回归分析和公共因子模型分析。

本文到此结束。希望对你有帮助。