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常用的数据预处理方法是：
1、墓于粗糙集理论的约简方法 。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具 。
2、基于概念树的数据浓缩方法 。在数据库中，许多属性都是可以进行数据归类 ， 各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构 ， 概念的这种层次结构通常称为概念树 。
3、信息论思想和普化知识发现 。特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类：数据立方方法和面向属性归纳方法 。
【常用的数据预处理方法不包括 常用的数据预处理方法】4、基于统计分析的属性选取方法 。可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取 ， 比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等 。
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