新手进阶建模（8）数据的预处理 第一部分

2336426014

       数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。
' l( _' V+ v0 K$ H       本节先讲数据第一个：数据清洗
* f1 [* e6 {( e/ g数据清洗包括1.缺失值处理    2.异常值处理
       其中缺失值的处理有3种：不处理（做建模铁定不选），删除(可以考虑)，数据补差（99%的同僚选择）
. J# T- A" k9 }/ B而补差的方式主要用下面的5类，重点是第五个，插值法
    1. 补插均值/中位数/众数
    2. 使用固定值
0 W, w" `6 A. _& q/ o    3. 最近邻补插
    4. 回归方法
    5. 插值法
1 z# e/ [! d, U# ^, Q) Z插值法又包含好多种：（1）拉格朗日插值法（最容易看的懂的，用的人较多，用错的也多）（2）牛顿插值法（3）Hermite插值 （4）分段插值 （5）样条插值                        （后三种相对用的较少）

# ?% z+ y4 t6 c
（1）拉格朗日插值法（划重点）
        其原理百度就是构建一个多项式，这个多项式很厉害，假如说我们的数据是城市里的银行位置坐标，那这个多项式就是一条过所有银行的公路，所以，当我们要问50km外的银行在哪儿时，我们顺着这条路算就可以算出来。当然，算出来的坐标只是一个近似值。（当给出的已知银行坐标点越多，近似误差越小）。
  u  u; I1 x* E7 Z, Z2 x       关于拉格朗日多项式的构建原理，这里不说了，百度各种解释，这里只说一下它的优缺点：优点就是过程简单，很容易找到插值，而且还是唯一的。缺点也明显，就是当已知的点很多时候，阶数也会很高，所以不适合插那些百十来个数据点的题。处理十来个的还是很好的。（我个人建议还是用牛顿）
3 ^+ x4 O' j+ ?; S      
: j4 P1 O$ H2 ~1 \* k$ E（2）牛顿插值法
        相比较与拉格朗日，其优点是当新增加插值点时，得到的拟合函数变化不大。其原理解释还是看百度或者找老师问吧，我的理解就是从第一个插值点开始修路，每修到一个银行就进行一次校正（高阶差商我的理解），然后这样的话插未知点就准一点。所以用的比较多吧也。
$ a3 P+ S; R% a' ~7 {: U       关于其应运代码见附件


/ a% n* c7 e( }) [& M: ]

2336426014

走过路过给个回复，私信我给你免费资源，只求回复，帮我完成工作
; X* H5 L4 d6 h; U3 A4 b1 a

杜比尔

谢谢分享
. Z- g) Z5 U2 I5 p8 v7 Q

杜比尔

谢谢分享

@小孩子

发表回复谢谢分享
1 r+ o( d, b$ V/ D# }

fjdieb

发表回复
; R: u# j, u% [7 v8 E* a

fjdieb

谢谢分享

一个我

谢谢分享

111111258

发表回复谢谢分享

一个我

! z% C) V' A: T2 c7 O4 o/ e
9 a, N' |7 K5 `' B$ B9 I0 v8 {
: M( u7 u/ x1 M! q分享的很棒，谢谢
! c$ w2 f$ B) U5 V- f3 r