从各类数据库下载的中文文档的质量并不好，尤其是化工医药等上下标较多的文档更是需要投入大量的精力进行前期处理。除非提供的是高质量中英文文件对，在匹配中英文句对之前，有必要对文档（尤其是中文文档）进行处理，在此对常见的需要处理的问题及处理的方法进行简单归纳，实际工作过程中请根据实际情况选择进行其中必要的处理。
注意：本文中中文方括号【】表示范围，在输入原来内容和替换内容时，仅输入中文方括号内的内容！
一、文档处理的内容及方法
以下对常用的文档处理内容和方法进行归纳。在Word中，弹出搜索和替换画面的快捷键为Ctrl+h。
1.不完全的回车符
文档中的标准回车符应为回车换行符，而下载的文档中常常会有一些不完全的回车
符（一般显示为【↓】），这样的不完全回车符在进行WinAlign句对匹配时，有可
能不能正常地断句；因此，建议将全部这样的不完全回车符替换为标准回车符。
解决方法：替换所有【^l】为【^p】（^在英文输入状态下shift+6；l和p分别为小
写的字母l和p）
2.句首和句尾的空格
由于作为语料库的内容，格式没有任何意义，所以句首和句尾的空格都应该改予以
删除。
删除一个句首空格的方法：替换所有【^p 】为【^p】
删除一个句尾空格的方法：替换所有【^p】为【^p】
以上方法应重复运行多次，直至所有句首和句尾的空格删除完毕。
3.删除多余的空行
全部替换【^p^p】为【^p】（取消【使用通配符】的勾选）
4.两个汉字间多余空格的处理
中文文档中，有些汉字之间会出现多余的空格，两个汉字之间的一个空格需要删除，处理的方法应该是：
在替换画面点击【更多】搜索选项，勾选【使用通配符】
查找内容为【([一-﨩]) ([一-﨩])】
替换内容为【\1\2】
点击【全部替换】
5.常见乱码的处理
特别是在从数据库中下载的中文文档中，容易带有乱码，以下是其中的一部分，乱
码可以在WinAlign之前或者在入库后统一行查找和修正：
a)【根据】等容易被识别成【木艮据】等，由于【艮】字不是常用汉字，所以可
以通过查找【艮】字，根据上下文确定是否修正。
b)类似的还有【方法】、【方式】容易被误写为【万法】、【万式】等等。
二、宏的作用与录制方法
1.由于前述的文档处理的步骤具有很强的通用性，因此可以把这些通用的文档处理操
作步骤全部记录下来，记录下来的一批操作步骤就是一个“宏”，在下一次对新的
文档进行处理时，调用一次所记录的宏，就可以完成进本的文档处理工作。
2.宏的录制方法：
以对（一）种的（1）-（4）处理各执行一次为例，录制一个名为A_doc的常用宏：
a)在word中，点击菜单栏的【视图】—【宏】—【录制宏】—【宏名】栏内填
入【A_doc】，点击【确定】。
b)按照（一）的（1）-（4）的步骤顺序执行。
c)点击菜单栏的【视图】—【宏】—【停止录制】。
3.宏的调用方法：
打开文档后，点击菜单栏的【视图】—【宏】—【查看宏】—选择【A_doc】，点击【运行】。
4.例1：中英文档推荐使用通用宏（A_align）
a)替换【^t】为【^p】
b)替换【^p 】为【^p】
c)使用通配符，替换【\[([0-9])([0-9])([0-9])([0-9])\]】为【^p[\1\2\3\4]】
d)使用通配符，替换【\[([0-9])([0-9])([0-9])([0-9])\]】为【】
5.例2：中文文档推荐使用通用宏（A_CN）
a)替换【,】为【，】，【.】为【。】，【(】为【（】，【)】为【）】。。。
（所有的全半角标点）
b)替换【万法】为【方法】，【木艮】为【根】，【才居】为【据】等
（OCR识别中的一些错误，可通过错误类型报告来完善）
c)使用通配符，替换【([一-﨩]) ([一-﨩])】为【\1\2】
文本分类的数据预处理相关知识介绍 在进行文本分类时，毫无疑问会涉及到对文本数据进行预处理，包括文档切分、文本分词、去停用词（包括标点、数字、单字和其它一些无意义的词）、文本特征提取、词频统计、文本向量化等操作。下面就这几方面作一个概括性的介绍，具体的实现还有待慢慢的研究。 1. 文档切分 文档切分这个操作是可选的，取决于你获取到的文档集合的形式。如果你得到的文档集合本身就是一篇一篇文章分开的，那么这一步就可以省略了。反之，如果文档集合是一个单一的文件，所有的文章都存储在这个文件中，那么你就要将其中的文章提取出来单独存放在一个文件中，从而便于以后的操作。 一般来说，单一文件的文档集合中文章与文章之间都会使用一些标记来区分，比如用空行、特定符号等等。我做的课程作业中有一个人民日报语料库，语料库中文章与文章之间就是用空行来分隔的。 2. 文本分词 文本分词是预处理过程中必不可少的一个操作，因为后续的分类操作需要使用文本中的单词来表征文本。目前文本分词已经有很多比较成熟的算法和工具，在网上搜索一下就会发
现很多。 文本分词包括两个主要步骤，第一个是词典的构造，第二个是分词算法的操作。 词典的构造目前比较流行的有字典树即标准trie树，字典树的构造有很多方法，本人博客中也有一篇用java实现字典树的博文，但是空间利用率和效率可能不是很高。目前比较不错（节约空间和效率）的构造方法有双数组trie树等。 分词算法有简单的有复杂的，常见的主要有正向最大匹配、反向最大匹配、双向最大匹配、语言模型方法、最短路径算法等等，这些算法在网上都可以找到详细的资料。 3. 去停用词 去停用词也是预处理过程中不可缺少的一部分，因为并不是文本中每一个单词或字符都能够表征这个文本，比如说“这个”、“的”、“一二三四”、“我你他”、“0 1 2 ……9”等等，那么这些词就应当从文本中清除掉。可以在网上下载一份中文的停用词表来作为去停用词的参考。 4. 文本特征提取 这个是文本分类过程中很重要的一部分，但是并不是必要的，当然最好有这一部分。我们不能肯定的说文本中的某一个单词就能100%表征这篇文档，只能说这个单词能以某种程度来表征这篇文档，这个程度具体衡量的标准就是概率。概率越大，说明这个单词越能表征这篇文档；反之则越不能
数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？ 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍： ?常用方法 ?N umpy部分 ?P andas部分 ?S klearn 部分 ?处理文本数据 一、常用方法 1、生成随机数序列 randIndex = random.sample(range(trainSize, len(trainData_copy)), 5*tra inSize) 2、计算某个值出现的次数 titleSet = set(titleData) for i in titleSet: count = titleData.count(i)
用文本出现的次数替换非空的地方。词袋模型 Word Count titleData = allData['title'] titleSet = set(list(titleData)) title_counts = titleData.value_counts() for i in titleSet: if isNaN(i): continue count = title_counts[i] titleData.replace(i, count, axis=0, inplace=True) title = pd.DataFrame(titleData) allData['title'] = title 3、判断值是否为NaN def isNaN(num): return num != num 4、 Matplotlib在jupyter中显示图像 %matplotlib inline 5、处理日期 birth = trainData['birth_date'] birthDate = pd.to_datetime(birth) end = pd.datetime(2020, 3, 5) # 计算天数birthDay = end - birthDate birthDay.astype('timedelta64[D]') # timedelta64 转到 int64 trainData['birth_date'] = birthDay.dt.days
数据挖掘中的数据预处理方法研究* 摘要：从初始数据源出发，强调了要结合专业知识来进行初始数据的获取，总结了目前数据预处理的常规流程方法，同时认为应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤，并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中，提出了数据的循环预处理模式。为数据挖掘的进一步研究提供了较好的参考模式，对数据质量的提高提供了更好的分析方法，对预测结果的质量起到了重要保证。 关键词：数据挖掘；数据预处理；数据分析 中图法分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号： Research on Data Preprocess in Data Mining (College of Mathematics and Informathion Science,North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power,Zhengzhou 450011,China,) Abstract:Begin from the initial data source ,emphasized gaining initial data needing to compose combining with professional knowledge, and summed up data preprocess routine technological process method,and at the same time, gaining source data should be as a step of data preprocess.Have brought datafusion into data preprocess and bring forward the data circulation preprocess pattern.provided a fairly good reference pattern for further studies in data mining, and provided much better analysis method to raise the data mass, and gave an important guarantee to forecasting the result mass. Key words:Data Mining;Data Preprocess;Data Analysis 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，新西兰怀卡托大学的Weka系统荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑。统计发现在整个数据挖掘过程中，数据预处理要花费60％左右的时间，而后的挖掘工作仅占总工作量的10％左右[1] 。经过预处理的数据，不但可以节约大量的空间和时间，而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。 一般的，数据预处理分为4个步骤，本文把对初始数据源的选择作为数据预处理过程中的一个步骤，即共分为5个步骤。因为，如果在数据获得初期就有一定的指导，则可以减少数据获取的盲目性以及不必要噪声的引入且对后期的工作也可节约大量的时间和空间。整个预处理过程见图1。 1 初始源数据的获取 研究发现，通过对挖掘的错误结果去寻找原因,多半是由数据源的质量引起的。因此，原始数据的获取，从源头尽量减少错误和误差，尤其是减少人为误差，尤为重要。首先应了解任务所涉及到的原始数据的属性和数据结构及所代表的意义，确定所需要的数据项和数据提取原则，使用合适的手段和严格的操作规范来完成相关数据的获取，由于这一步骤涉及较多相关专业知识，可以结合专家和用户论证的方式尽量获取有较高含金量（预测能力）的变量因子。获取过程中若涉及到多源数据的抽取，由于运行的软硬件平台不同，对这些异质异构数据库要注意数据源的连接和数据格式的转换。若涉及到数据的保密，则在处理时应多注意此类相关数据的操作且对相关数据作备注说明以备查用。 2 数据清理 数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味，但也是最重要的步骤。该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理： 1）含噪声数据。处理此类数据，目前最广泛的是应用数据平滑技术。1999年，Pyle 系统归纳了利用数据平滑技术处理噪声数据的方法，主要有：① 分箱技术，检测周围相应属性值进行局部数据平滑。②利用聚类技术，根据要求选择包括模糊聚类分析或灰色聚类分析技术检测孤立点数据，并进行修正，还可结合使用灰色数学或粗糙集等数学方法进行相应检测。③利用回归函数或时间序列分析的方法进行修正。④计算机和人工相结合的方式等。 对此类数据，尤其对于孤立点或异常数据，是不可以随便以删除方式进行处理的。如
012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。
二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算：
中文文本挖掘预处理流程总结 2017-09-22 12:14 编程派 0 0 阅读 15 作者：刘建平 来源：https://www.doczj.com/doc/c711545584.html,/pinard/p/6744056.html 在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 1. 中文文本挖掘预处理特点 首先我们看看中文文本挖掘预处理和英文文本挖掘预处理相比的一些特殊点。 首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般我们需要用分词算法来完成分词，在文本挖掘的分词原理中，我们已经讲到了中文的分词原理，这里就不多说。 第二，中文的编码不是utf8，而是unicode。这样会导致在分词的时候，和英文相比，我们要处理编码的问题。 这两点构成了中文分词相比英文分词的一些不同点，后面我们也会重点讲述这部分的处理。当然，英文分词也有自己的烦恼，这个我们在以后再讲。了解了中文预处理的一些特点后，我们就言归正传，通过实践总结下中文文本挖掘预处理流程。 2. 中文文本挖掘预处理一：数据收集 在文本挖掘之前，我们需要得到文本数据，文本数据的获取方法一般有两种：使用别人做好的语料库和自己用爬虫去在网上去爬自己的语料数据。 对于第一种方法，常用的文本语料库在网上有很多，如果大家只是学习，则可以直接下载下来使用，但如果是某些特殊主题的语料库，比如"机器学习"相关的语料库，则这种方法行不通，需要我们自己用第
对于第二种使用爬虫的方法，开源工具有很多，通用的爬虫我一般使用beautifulsoup。但是我们我们需要某些特殊的语料数据，比如上面提到的"机器学习"相关的语料库，则需要用主题爬虫（也叫聚焦爬虫）来完成。这个我一般使用ache。 ache允许我们用关键字或者一个分类算法来过滤出我们需要的主题语料，比较强大。 3. 中文文本挖掘预处理二：除去数据中非文本部分 这一步主要是针对我们用爬虫收集的语料数据，由于爬下来的内容中有很多html的一些标签，需要去掉。少量的非文本内容的可以直接用Python的正则表达式(re)删除, 复杂的则可以用beautifulsoup来去除。去除掉这些非文本的内容后，我们就可以进行真正的文本预处理了。 4. 中文文本挖掘预处理三：处理中文编码问题 由于Python2不支持unicode的处理，因此我们使用Python2做中文文本预处理时需要遵循的原则是，存储数据都用utf8，读出来进行中文相关处理时，使用GBK之类的中文编码，在下面一节的分词时，我们再用例子说明这个问题。 5. 中文文本挖掘预处理四：中文分词 常用的中文分词软件有很多，个人比较推荐结巴分词。安装也很简单，比如基于Python的，用"pip install jieba"就可以完成。下面我们就用例子来看看如何中文分词。 首先我们准备了两段文本，这两段文本在两个文件中。两段文本的内容分别是nlp test0.txt和 nlp test2.txt： 1. 沙瑞金赞叹易学习的胸怀，是金山的百姓有福，可是这件事对李达康的触动很大。易学习又回忆起他们三人分开的前一晚，大家一起喝酒话别，易 学习被降职到道口县当县长，王大路下海经商，李达康连连赔礼道歉，觉得对不起大家，他最对不起的是王大路，就和易学习一起给王大路凑了5万块钱，王大路自己东挪西撮了5万块，开始下海经商。没想到后来王大路竟然做得风生水起。沙瑞金觉得他们三人，在困难时期还能以沫相助，很不容易。 沙瑞金向毛娅打听他们家在京州的别墅，毛娅笑着说，王大路事业有成之后，要给欧阳菁和她公司的股权，她们没有要，王大路就在京州帝豪园买了三套别墅，可是李达康和易学习都不要，这些房子都在王
现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
《生物信息学》第八章：数据挖掘 WEKA：数据预处理 在进行挖掘任务之前，通常还需要对数据进行预处理，比如更换属性类型或者增加删减属性等。这些预处理工作主要是通过Explorer界面下的Filter下拉菜单里的各种函数来实现的。比如在实际应用中，我们经常会需要把数值型的属性改成标称型的属性。这时可以用Filter下的unsupervised下的attribute下的discretize离散化函数来实现。 选中discretize函数后，点击选中后出现的参数框。弹出参数设置窗口。从AttributeIndices （属性代号参数）指定要更改哪个属性的属性类型。比如我们更改第二个属性temperature （温度）和第三个属性humidity（湿度），这两个数值型的属性，那么这里就写“2,3”。discretize 函数会将所有实例中对应属性下的数值离散化成几个区段，每个区段赋予一个标称，同一区段里的数值都转化成这一区段的标称。所以我们还需要指定一下，要离散化成几个区段。这里我们定为3个，那么新属性将具有3个标称。其他参数不变，点ok，窗口关闭，再点apply。
现在看一下temperature（温度）这个属性，原来是数值型的。离散化函数处理之后，变成了标称型。函数将所有温度数值离散化成了三个区段，’(-inf-71]’（温度值小于71）的都归入了第一区段，拥有第一个标称。标称的具体写法虽然怪异，但是它很清楚的告诉了我们哪些数值归入了第一个标称。’(71-78]’（温度值在71到78之间）的归入第二区段，拥有第二个标称；’(78-inf)’（温度值大于78）的归入第三区段，拥有第三个标称。
实习二、数据预处理 一、预处理简介 数据预处理模块是由一组实用的图像数据处理工具构成，包括生成单值图像（）、三维地形表面（）、图像分幅裁剪（）、图像几何校正（）、图像拼接处理（）、非监督分类（）、以及图像投影变换（）等，主要是根据工作区域的地理特征和专题信息提取的客观需要，对数据输入模块中获取的图像文件进行范围调整、误差校正、坐标转换等处理，以便进一步开展图像解译、专题分类等分析研究。 数据预处理模块简称或，可以通过两种途径启动： 图标面板菜单条：→→菜单（图） 图标面板工具条：点击图标→菜单（图） 图菜单 从图可以看出，数据预处理模块包括了项主要功能，其中第一项功能（生成单值图像）比较简单，第六项功能（非监督分类）将在图像分类中进行说明。下面将主要介绍其余五项功能，重点是图像几何校正和图像拼接处理，因为这两项操作是从事遥感应用研究必须开展的基本工作过程。 二、三维地形表面（） 三维地形表面工具允许用户在不规则空间点的基础上产生三维地形表面，所支持的输入数据类型包括：码点文件、的点文件和线文件，的注记数据层，以及栅格图像文件。 所有输入数据必须具有、、值，三维地形表面工具所应用的插值方法，所输出的是一个连续的栅格图像文件。每一个已知的空间点在输出的地形表面上保持值不变，而没有值的空间点，其输出表面的值是基于其周围的已知点插值计算获得的。 在三维地形表面工具中提供了两种插值方法：线性插值（）与非线性插值（）。线性插值方法是应用一次多项式方程进行计算，输出的三角面是一些有棱角的平面；非线性插值方法应用五次多项式方程进行计算，输出的是平滑表面，这种情况下，三角面不是一个平面，而是具有弹性的曲面。线性插值方法速度快但结果简单，而非线性插值方法产生基于不规则
CT图像数据预处理流程 图像格式转换 如果现有的待处理数据均不是SPM可以识别的Analyze格式，则需要转换成Analyze 格式。切记待转换的所有断层文件的大小一致（eg:均为258KB） 可以用MRIcro软件进行格式转换：（1）单击下图第三个选项（2）按第二个图中的数据选项依次填好（除文件数量不同之外）（3）单击select选项选择所要转换的文件夹，确定即可 头动校正：意义：realignment of functional time-series. ○1点击按钮窗口中的Realign下拉菜单中的Realign按钮（将同一被试者不同采样时间点上的3D脑图像对齐 ○2number subjects[要处理的被试个数eg:1] ○3number sessions,subj1[第一个被试者的试验次数eg:1] ○4images,subj1,sess 1[选择文件夹中所有文件],点done ○5
which option?[coregister&reslice] ○6create what?【*All images+mean image] 结果SPM 将更新文件，并文件夹中生成一个头动参数文件（），还在文件夹中生成hdr/mat 文件跟hdr/mat文件。(如果第一个被试者有n次实验，则头动校正结果为:在每个文件夹中SPM 均更新文件，并分别生成一个头动参数文件（），还在文件夹中生成hdr/mat 文件，并在图像窗口中显示n个试验的的头动曲线图，如下） 该图像为文件结果
此图为文件结果 此图为文件Coregister《图像融合（配准）》【头动校正仅对同一被试的同一种成像方法(或成像模态）有效，对于同一被试的不同成像方法所的图像，由于它们之间没有足够的可比性，就需要用图像融合的方法来做空间校正】 关键的步骤：点击按钮窗口中的Coregister ○1.number of subjects/session[1] ○2which Option[coregister only]
脑电数据预处理步骤
1）脑电预览。首先要观察被试脑电基本特征，然后剔除原始信号中一些典型的干扰噪声、肌肉运动等所产生的十分明显的波形漂移数据。 2）眼电去除。使用伪迹校正(correction)的方法，即从采集的 EEG 信号中减去受眼电(EOG)伪迹影响的部分。首先寻找眼电的最大绝对值，用最大值的百分数来定义 EOG 伪迹。接着构建平均伪迹，将超过 EOG 最大值某个百分比（如10%）的眼电导联电位识别为 EOG 脉冲，对识别的 EOG 脉冲进行平均，由协方差估计公式(2-1)计算平均 EOG 脉冲和其它电极之间的 EEG 的传递系数 b: b=cov(EOG, EEG)/var(EOG) (2-1) 其中 cov 表示协方差(covariance)，var 表示方差(variance)。 最后根据公式（2-2）对受眼动影响的电极在产生眼动的时间段的波形进行校正，点对点地用 EEG 减去 EOG： corrected EEG=original EEG-b×EOG (2-2) 实验中设置最小眨眼次数为 20 次，眨眼持续时间 400ms。 3）事件提取与脑电分段。ERP 是基于事件（刺激）的诱发脑电，所以不同刺激诱发的 ERP 应该分别处理。在听觉认知实验中，多种类型的刺激会重复呈现，而把同种刺激诱发的脑电数据提取出来的过程叫做事件提取。这样，连续的脑电数据就会根据刺激事件为标准划分为若干段等长数据。以实验刺激出现的起始点为 0 时刻点，根据实验出现的事件对应的事件码，将脑电数据划分成许多个数据段，每段为刺激前 100ms 到刺激后 600ms。对每个试次（一个刺激以及相应的一段加工过程）提取一段同样长度的数据段。 4）基线校正。此步骤用于消除自发脑电活动导致的脑电噪声，以 0 时刻点前的数据作为基线，假设 0 时刻点前的脑电信号代表接收刺激时的自发脑电，用 0时刻点后的数据减去 0 时刻点前的各点数据的平均值，可以消除部分的自发脑
数据采集和数据预处理 3.2.1 数据采集 数据采集功能主要用于实现对DSM分析研究中所需的电力供需、相关政策法规等原始数据、信息的多种途径采集。数据采集为使用者提供定时数据采集、随机采集、终端主动上报数据等多种数据采集模式，支持手工输入、电子表格自动导入等多种导入方式，且能够对所采集的数据进行维护，包括添加、修改、删除等，并能进行自动定期备份。在需求侧管理专业化采集中，` 采集的数据根据结构特点，可以分为结构化数据和非结构化数据，其中，结构化数据包括生产报表、经营报表等具有关系特征的数据；非结构化数据，主要包括互联网网页（ HTML）、格式文档（ Word、PDF）、文本文件（Text）等文字性资料。这些数据目前可以通过关系数据库和专用的数据挖掘软件进行挖掘采集。特别是非结构化数据，如DSM相关的经济动态、政策法规、行业动态、企业动态等信息对DSM分析研究十分重要，综合运用定点采集、元搜索、主题搜索等搜索技术，对互联网和企业内网等数据源中符合要求的信息资料进行搜集，保证有价值信息发现和提供的及时性和有效性。DSM信息数据采集系统中数据采集类型如图２所示。在数据采集模块中，针对不同的数据源，设计针对性的采集模块，分别进行采集工作，主要有网络信息采集模块、关系数据库信息采集模块、文件系统资源采集模块和其他信息源数据的采集模块。 （1）网络信息采集模块。网络信息采集模块的主要功能是实时监控和采集目标网站的内容，对采集到的信息进行过滤和自动分类处理，对目标网站的信息进行实时监控，并把最新的网页及时采集到本地，形成目标站点网页的全部信息集合，完整记录每个网页的详细信息，包括网页名称、大小、日期、标题、文字内容及网页中的图片和表格信息等。 （2）关系数据库采集模块。该模块可以实现搜索引擎数据库与关系型数据库（包括Oracle、Sybase、DB2、SQL Server、MySQL等）之间的数据迁移、数据共享以及两者之间的双向数据迁移。可按照预设任务进行自动化的信息采集处理。 （ 3）文件系统资源采集模块。该模块可以实现对文件系统中各种文件资源（包括网页、XML文件、电子邮件、Office文件、PDF文件、图片、音视频多媒体文件、图表、公文、研究报告等）进行批量处理和信息抽取。 （ 4）其他信息源数据的采集。根据数据源接入方式，利用相应的采集工具进行信息获取、过滤等。 3.2.2 数据预处理 数据预处理的本质属于数据的“深度采集”，是信息数据的智能分析处理。利用网页内容分析、自动分类、自动聚类、自动排重、自动摘要/主题词抽取等智能化处理技术，对采集到的海量数据信息进行挖掘整合，最终按照统一规范的组织形式存储到DSM数据仓库，供图1 系统体系结构分析研究使用。数据预处理的工作质量很大程度上决定最终服务数据的质量，是DSM类项目（如，DSM项目全过程管理、有序用电方案评价等）深度分析的重要基础。在数据智能分析处理中，主要包括：1）自动分类，用于对采集内容的自动分类；2）自动摘要，用于对采集内容的自动摘要；3）自动排重，用于对采集内容的重复性判定。 ************************************** 电力数据采集与传输是电力系统分析和处理的一个重要环节。从采集被测点的各种信息，如母线电压，线路电压、电流、有功、无功，变压器的分接头位置，线路上的断路器、隔离开关及其它设备状态、报警、总有功功率、事件顺序等，对电力系统运行管理具有重要作用[ 1]。********************************** 电力信息的数据采集与集成 电力作为传统[业，其下属分系统众多，因而数据的种类也相当繁杂。数据类型包括工程
MRI数据处理基本流程 由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是Talairach-Tournoux图谱） 本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进 行数据分析。 数据分析的基本流程： （1）数据预处理：○1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校正○4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准化(归一化）○6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》 （2）模型构建与参数估计：○:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析 数据预处理 SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。打开MATLAB软件，界面如下：
1.图像格式转换。 在进行数据预处理第一步要先将图像格式转换成SPM可以识别的ANALYZE格式。转换之前先将原始数据放在MATLAB下面的mri image文件夹下，将路径设置成D：\MATLAB\work\mri image\ 设置过程如下： 点击红色方块所指的按钮，在弹出的窗口中选择工作路径，按确定按钮即可。 设置完工作路径后，利用如下方法，将SPM2及其所有子文件夹添加到MATLAB的搜索途径中（1.点击file按钮，在下拉菜单选择set path2.在弹出的路径设置窗口点击"Add Folder"浏览并选择目标文件夹，eg:D:\spm2\3.点击save按钮4.点击close按钮,完成添加） 在打开SPM之前，应先确定默认变量的设置是否准确，具体做法如下：1.在matlab命令窗口输入“edit spm_defaults"打开spm_defaults.m文件2.查看defaults.analyze.flip条目，确认defaults.analyze.fip值是否为1，若不是，改成1 打开SPM：在matlab命令窗口输入“spm"回车后出现下面窗口，按黄色长方形覆盖的按钮，方可打开SPM软件（或者直接输入spm fmri即可打开）
数据预处理综述 摘要：当今社会生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。随着测序技术的不断进步，获取基因序列的时间不断缩短，测序分析中的关键步骤之一的数据预处理也变得尤为重要。本文对基因测序的主要两种方法，数据预处理的概念及方法等方面进行了论述。随着技术的不断革新我们对生物信息学的掌握将更加深入更加灵活，数据预处理技术的要求也越来越高，它在功能基因的准确发现与识别、基因与蛋白质的表达与功能研究方面都将发挥关键的作用。 关键词：sanger测序法，Illumina，Sequencing by Synthesis ，FASTQC，Trimmomatic 1 主要的测序方法 重点描述sanger法和以Illumina/Solexa Genome Analyzer 的测序。 Sanger法是根据核苷酸在某一固定的点开始，随机在某一个特定的碱基处终止，并且在每个碱基后面进行荧光标记，产生以A、T、C、G结束的四组不同长度的一系列核苷酸，然后在尿素变性的PAGE胶上电泳进行检测，从而获得可见的DNA碱基序列。 原理:是利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。DNA的复制需要：DNA聚合酶，双链DNA模板，带有3'-OH末端的单链寡核苷酸引物，4种dNTP（dATP、dGTP、dTTP和dCTP）。聚合酶用模板作指导，不断地将dNTP加到引物的3'-OH末端，使引物延伸，合成出新的互补DNA链。如果加入一种特殊核苷酸，双脱氧核苷三磷酸（ddNTP），因它在脱氧核糖的3’位置缺少一个羟基，故不能同后续的dNTP形成磷酸二酯键。如，存在ddCTP、dCTP和三种其他的dNTP（其中一种为α-32P标记）的情况下，将引物、模板和DNA聚合酶一起保温，即可形成一种全部具有相同的5'-引物端和以ddC残基为3’端结尾的一系列长短不一片段的混合物。经变性聚丙烯酰胺凝胶电泳分离制得的放射性自显影区带图谱将为新合成的不同长度的DNA链中C的分布提供准确信息，从而将全部C的位置确定下来。类似的方法，在ddATP、ddGTP和ddTTP存在的条件下，可同时制得分别以ddA、ddG和ddT残基为3‘端结尾的三组长短不一的片段。将制得的四组混合物平行地点加在变性聚丙烯酰胺凝胶电泳板上进行电泳，每组制品中的各个组分将按其链长的不同得到分离，制得相应的放射性自显影图谱。从所得图谱即可直接读得DNA的碱基序列。与DNA复制不同的是sanger测序中的引物是单引物或者是单链。 第二代DNA序列测序技术（以Illumina/Solexa Genome Analyzer 测序为例） 核心思想：边合成边测序（Sequencing by Synthesis)，即通过捕捉新合成的末端的标记来确定DNA的序列 基本原理：Illumina/Solexa Genome Analyzer测序的基本原理是边合成边测序。在Sanger 等测序方法的基础上，通过技术创新，用不同颜色的荧光标记四种不同的dNTP，当DNA聚合酶合成互补链时，每添加一种dNTP就会释放出不同的荧光，根据捕捉的荧光信号并经过特定的计算机软件处理，从而获得待测DNA的序列信息。 操作流程： 1）测序文库的构建（Library Construction）:首先准备基因组DNA（虽然测序公司
数据库与信息管理本栏目责任编辑：闻翔军Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第5卷第16期(2009年6月)基因表达数据在数据库中的预处理 刘春菊，刘自伟，姜遥 （西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳621010） 摘要：存在不完整的、不一致的和含噪声的数据是现实世界大型的数据库或数据仓库的共同特点，基因表达数据也存在这种情况。因此,在数据挖掘之前对基因表达数据进行预处理非常必要。 关键词：基因表达；数据库；数据预处理 中图分类号：TP274文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)16-4101-02 Gene Expression Data Pre-processing in the Database LIU Chun-ju,LIU Zi-wei,JIANG Yao (College of Computer Science &Technology,Southwest University of Science &Technology,Mianyang 621010,China) Abstract:The existence of incomplete,inconsistent and with the noise of the data in large-scale real-world database or data warehouse is a common feature.Gene expression data also has such situation.Therefore,pre-processing is necessary before data mining. Key words:gene expression,database,data pre-processing 1引言 在数据挖掘中，数据预处理就是在对数据进行知识发现前，先对将要研究的原始数据进行必要的清洗、集成、变换和约简等一系列的处理工作，使之达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准[1]。 2数据来源 实验数据来源于美国国立生物技术信息中心,网址：https://www.doczj.com/doc/c711545584.html,/sites/entrez 。数据主要包括正常组织的基因表达值，患乳腺癌的基因表达值。每一组值来源于二个表。其一，Table1，包括探针ID 号及测得的基因表达值；其二，Table2,主要包括探针ID 号，基因的制作日期、基因名、基因符号、基因描述等共15个属性。 3数据集成 数据集成是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，解决语义的模糊性。该部分主要涉及数据的选择、数据的冲突问题以及不一致数据的处理问题[2]。 由于实验数据在二个表中，需要进行多表连接操作。根据二个表中都有相同的探针ID 号，因此，可以采用等值连接将二个表集成为一个表，并将集成后的表命名为Table_Integration 如： SELECT Table1.*,Table2.*into Table_Integration FROM Table1,Table2 WHERE Table1.ID=Table2.ID 4数据清理 当属性出现缺少值时,有忽略元组、填充最可能的值等补充方法。在缺少类标号且元组有多个属性缺少值时通常采用忽略元组法,填充最可能值的方法比较常用,它能够通过现存数据的最多信息推测出相对准确的缺少值。噪音数据是由一种随机错误或被测变量的差变引起的,可采用分箱、丛聚、人机交互检查、回归等数据平滑技术去除。对于数据集成或有些事务记录中数据可能存在的不一致性,可以采用附加材料给予更正。知识工程工具也可以用来检测违反数据限制的数据。 由于探针与基因并不是一一对应的关系，因此，集成的表中出现多个ID 号对应同一个基因，此时需要将这种多对一的关系转换为一对一的关系，这里采用平均值法和分组法来解决，对每一个基因进行分组，同一基因的值进行平均化[3]，并将转换后的数据保存在Table_Clean 中，如： SELECT gene,avg(value)INTO Table_Clean FROM Table_Integration group by gene 由于Table2中有些ID 号并没有给出相应的基因名，因此，在Table_Clean 中出现了有些样本有对应的基因表达值却没有对应的基因名，此时需要对基因为空的样本进行处理，由于此处涉及到很深生物学知识，而且这些空缺基因很难对应，此处采取忽略元组策略[4]，如： DELETE FROM Table_Clean WHERE gene IS NULL 5数据归约 由于实验设备容量的限制，所有基因芯片杂交实验不能同时在一个实验炉中进行，而多次试验时炉内的温度、液体密度等微环收稿日期：2009-05-06 基金项目：国家自然科学基金资助项目(10676029) ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.5,No.16,June 2009,pp.4101-4102E-mail:jslt@https://www.doczj.com/doc/c711545584.html, https://www.doczj.com/doc/c711545584.html, Tel:+86-551-569096356909644101
数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等 数据挖掘中的数据预处理 现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提前数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。 数据清理 用来自多个联机事务处理 (OLTP) 系统的数据生成数据仓库的进程的 一部分。该进程必须解决不正确的拼写、两个系统之间冲突的拼写规则和冲突的数据（如对于相同的部分具有两个编号）之类的错误。 编码或把资料录入时的错误，会威胁到测量的效度。数据清理主要解决数据文件建立中的人为误差，以及数据文件中一些对统计分析结果影响较大的特殊数值。常用的数据清理方法包括可编码式清理和联列式清理。 数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。 数据集成 数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。 数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。 数据变换 通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 数据归约 数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。目前，数据预处理是目前数据挖掘一个热门的研究方面，毕竟这是由数据预处理的产生背景所决定的－－现实世界中的数据几乎都脏数据。 一、数据归约基本知识：
局用程控交换机数据预处理系统C 语言版本 项目描述:本项目主要完成对局用程控交换机的二进制磁带卸载数据，按照一定的格式要求，转化成标准ASCII 码格式并以文本形式输出，然后再经过内存排序后，提供给后续计费模块进行批价处理。 1. 码制转换 局用程控交换机为了减少数据存储量，通常数据以BCD 码的形式进行存储。BCD (Binary-Cod ed Decimal ，二进码十进数，简称BCD)用4位二进制数来表示1位十进制数中的0-9这10个数码，简称BCD 码。但为了方便后续工作的进行，通常需要将其转换成我们常见的ASCII 码。我们所使用的BCD 数据被存放在后缀名为bs1、bs2、bs3文件中，具体文件格式见附录一。转换后生成的文件请保存在同名ASC 文件中。 BCD 文件在 Data\Raw_Data 文件夹中 转换后的ASCII 文件请放在 Data\ASC_Data 文件夹中 2. 数据校验 码制转换完成后，我们要对转换后的数据进行校验，其目的是为了检查数据的合法性，删除非法数据。如出现以下数据，则应该删除： a. 主叫号码少于7位 b. 被叫号码少于3位 c. 结束时间小于开始时间 d. 文件结尾的残缺数据 3. 排序 局用程控交换机中的数据是以时间为序存储的，但是后续计费模块中的数据要求以主叫号码为序才能进行处理。因此我们需要对转换后的ASCII 数据进行排序，排序第一关键字为主叫号码，第二关键字为日期，第三关键字为呼出时间。请将排序后的文件保存在同名STD 文件中。 排序后的文件请放在 Data\STD_Data 文件夹中 4. 日志处理 日志一般是指存储软件程序、服务或操作系统产生的消息记录的文件。本功能主要对用户进行的所有操作进行记录并显示。每条日志需要有操作类型、结果、开始时间、结束时间等内容。 生成的日志文件请存放在 Data\LOG 文件夹中 局用程控交换机数据预处理系统 用户界面 码制转换 数据校验 数据排序 日志处理