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数据清洗是旨在消除或减少数据噪音(例如,使用平滑技术)和处理遗漏值(例如,用该属性最常出现的值,或根据统计,用最可能的值替换遗漏值)的数据预处理。尽管大部分分类算法都有处理噪音和遗漏值的机制,但该步骤有助于减少学习时的混乱
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