探討數值離散化與資料淨化技術之交互影響: 以特徵選取、案例篩選與遺漏值填補為例;Interaction Effects between Discretization and Data Cleaning Techniques including Feature Selection, Instance Selection, and Missing Value Imputation

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題名:	探討數值離散化與資料淨化技術之交互影響: 以特徵選取、案例篩選與遺漏值填補為例;Interaction Effects between Discretization and Data Cleaning Techniques including Feature Selection, Instance Selection, and Missing Value Imputation
作者:	蔡志豐
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	資料離散化;資料淨化;特徵選取;案例篩選;遺漏值填補;資料探勘;機器學習;data discretization;data cleaning;feature selection;instance selection;missing value imputation;data mining;machine learning
日期:	2021-12-21
上傳時間:	2021-12-23 14:33:50 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	本研究計畫的結果與發現可以幫助未來在不同實務應用領域上在執行大數據分析時所面臨到當資料需要離散化時本身資料也有可能包含相關的雜訊如高維度、異常值或遺漏值，此時要如何整合資料淨化的技術與步驟就可以參考此計劃的研究成果將資料進行有效的清理。如此，對於後續的資料探勘品質與結果皆會有一定的提升。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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