1、举个例子，比如属性A的取值范围是-999到88，那么最大绝对值为999，小数点就会移动3为，即新数值=原数值/1000。那么A的取值范围就被规范为-0.999到0.088。数据变换的四种常见方法 数据平滑 去除数据噪声，将连续数据离散化。主要是用分箱、聚类和回归方式等算法进行数据平滑。
2、应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性，这个选取过程应参考的原则是：尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；统一多数据源的属性值编码；去除惟一属性；去除重复性；去除可忽略字段；合理选择关联字段。
3、分箱：通过考察数据的近邻（即周围的值）来光滑有序数据的值。有序值分布到一些“桶”或箱中，由于分箱方法考察近邻的值，因此进行局部光滑。一般来说，宽度越大光滑效果越大。回归：可以用一个函数（如回归函数）拟合数据来光滑数据。
4、处理空缺值的方法：忽略该记录；去掉属性；手工填写空缺值；使用默认值；使用属性平均值；使用同类样本平均值；预测最可能的值。噪声数据的处理方法：分箱；聚类；计算机和人工检查结合；回归 分箱：分箱方法是一种简单常用的预处理方法，通过考察相邻数据来确定最终值。
1、.数据集成：将多文件或者多数据库中的异构数据进行合并，然后存放在一个一致的数据存储中。
2、个。万方科慧平台检索结果最多有主题聚类、时间聚类、地域聚类、出版物聚类、机构聚类、作者聚类、关键词聚类等7个聚类维度可筛选。根据不同的检索结果和用户需求，万方科慧平台会自动生成相应的聚类维度，以便用户更方便地筛选和浏览文献内容。
3、稳定性方法对一个数据集进行2次重采样产生2个数据子集，再用相同的聚类算法对2个数据子集进行聚类，产生2个具有kk个聚类的聚类结果，计算2个聚类结果的相似度的分布情况。2个聚类结果具有高的相似度说明kk个聚类反映了稳定的聚类结构，其相似度可以用来估计聚类个数。采用次方法试探多个kk，找到合适的k值。
4、降维：指通过对数据的处理和分析，将高维数据转化为低维数据，以便更好地进行数据的可视化和处理，减少数据的冗余信息和处理难度。常见的降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。聚类：指将数据集合划分为若干个相似的类别，并且每个类别内部差异较小，类别之间差异较大。
5、七个。万方科慧平台设置包括主题分类、处罚种类、执法级别、处罚机关、处罚对象在内的七个聚类维度，辅助筛选，使用户能够快速、准确地检索到所需信息。
6、输入：样本集D=（x1，x2，...，xn），相似矩阵的生成方式， 降维后的维度k1， 聚类方法，聚类后的维度k2 输出： 簇划分C（c1，c2，...ck2）谱聚类算法的主要优点有： 1）谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵，因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。
1、数据清洗的方法：分箱法 是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。回归法 回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。
2、逻辑检查：对数据进行逻辑检查，确保数据之间的关系和一致性。 文本数据清洗：1 文本处理：文本清洗：清除特殊字符、标点符号、停用词等，进行分词、词干提取或词袋表示等操作。 数据质量评估：1 数据质量分析：质量评估：对数据进行质量评估，识别潜在的数据质量问题并进行修复。
3、数据清洗的方法包括删除缺失值、补全缺失值、分箱法、聚类法、回归法、一致性检查。删除缺失值：当缺失值的比例较小或不影响分析结果时，可以直接删除缺失值所在的行或列。补全缺失值：通过某种方法（如均值、中位数、众数等）补充缺失的数据，形成完整的数据记录。
