数据清理-噪声数据
数据清理例程试图填充缺失的值、光滑噪声并识别离群点、纠正数据中的不一致。
噪声数据
噪声（noise）是被测量的变量的随机误差或方差。光滑数据，去除噪声方法如下。
1.分箱（binning）
分箱方法通过考察数据的近邻（即周围的值）来光滑有序数据值。这些有序的值被分不到一些桶或箱中。由于分箱方法考察近邻的值，因此它进行局部光滑。
对于用箱均值光滑，箱中每一个值都被替换为箱中的均值。
用箱中位数光滑，此时，箱中的每一个值都被替换为该箱的中位数。
对于用箱边界光滑，给定箱中的最大和最小值同样被视为箱边界，而箱中的每一个值都被替换为最近的边界值。
一般而言，宽度越大，光滑效果越明显。箱也可以是等宽的，其中每个箱值的区间范围是常量。分箱也可以作为一种离散化技术使用。
2.回归（regression）
也可以用一个函数拟合数据来光滑数据，这种技术称为回归。线性回归涉及找出拟合两个属性（或变量）的最佳直线，使得一个属性可以用来预测另一个。多元线性回归是线性回归的扩充，其中涉及的属性多于两个，并且数据拟合到一个多维曲面。
3.离群点分析（outlier analysis）
可以通过如聚类来检测离群点。聚类将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合之外的值被视为离群点。
