# Python数据预处理与特征提取
在数据分析与机器学习领域，数据预处理和特征提取是两个至关重要的步骤。它们可以帮助我们提高模型的性能，缩短训练时间，并使数据更易于解释。本文将为您介绍数据预处理和特征提取的基本步骤，并通过示例代码进行说明。
## 数据预处理
数据预处理是数据分析的第一步，主要包含以下几个方面：
1. **数据清洗**：处理缺失值、重复数据和异常值。
2. **数据标准化
文章目录一、什么是数据清洗？1.缺失值处理（1）删除法（2）插补法2.异常值处理（1）简单统计量分析（2）3δ准则（3）箱型图分析3一致性分析二、数据预处理中的转换方法1、数据变换2.数据变换方法（1）简单函数变换（2）数据归一化（3）连续数据离散化（5）属性构造三、主成分分析（PCA）1.主成分分析的数学模型2.主成分分析算法（1）算法求解与推导总结 一、什么是数据清洗？数据清洗：对“脏数据”
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2024-06-05 14:56:29
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数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。1. 数据清洗1.1 缺失值处理缺失值一般由NA表示，在处理缺失值时要遵循一定的原则。首先，需要根据业务理解处理缺失值，弄清楚缺失值产生的原因是故意缺失还是随机缺失，再通过一些业务经验进行填补。一般来说当缺失值少于20%时，连续变量可以使用均值或中位数填补；分类变量不需要填补，单算一类即可当缺失值处于20%-80%之间时，填补方法同
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2023-09-29 22:37:53
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高通滤波，弥补高频部分的损耗，保护了声道信息：y[n] -> y[n] - coef * y[n-1]。原理：将每帧均方根能量与全局最大均方根能量进行比较。
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2023-10-01 10:21:56
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目录第三章 语音特征提取3.1预处理3.2 短时傅立叶变换3.3听觉特性3.4线性预测 3.5倒谱分析3.6常用的声学特征第三章 语音特征提取原始语音是不定长的时序信号，不适合直接作为传统机器学习算法的输入，一般需要转换成特定的特征向量表示，这个过程称为语音特征提取。虽然随着深度学习的发展，原始信号也可以直接作为网络的输入，但是由于其在时域上具有较大的冗余度，会增加训练的难度，因此，特征
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2024-05-20 23:18:14
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以前看到一个网页，觉得蛮有趣的，方法似乎很简单，早就想用c++实现它，但是搁置很久，今天突然感兴趣实现了下。给一个免费的下载java源代码地址:，图片你可以用他们的图片~~ 以下程序中的图片自己随便找。主题内容摘录：Google "相似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。打开Google图片
文章目录一、字典特征抽取二、文本特征数值的统计英文文本中文文本Tf-idf 一、字典特征抽取使用到的APIDictVectorizer(sparse=True)from sklearn.feature_extraction import DictVectorizersparse默认是True，返回一个稀疏矩阵。 该api作用是对数据生成一个one-hot编码. 下面用一个例子来看下api具体的用
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2023-09-02 14:34:01
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参考
Neal Krawetz博士的这篇文章
, 实现这种功能的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptual Hash Algorithm), 意思是为图片生成一个指纹(字符串格式), 两张图片的指纹越相似, 说明两张图片就越相似. 但关键是如何根据图片计算出"指纹"呢? 下面用最简单的步骤来说明一下原理:
第一步 缩小图片尺寸 &n
一、实验目的1．理解颜色直方图、颜色矩的基本原理； 2．理解统计纹理分析算法的基本原理； 3．理解局部二值模式的基本原理。二、实验内容1.颜色直方图、颜色矩。 2.基于灰度变换的伪彩色算法。 3.局部二值模式。三、实验设备/仪器1．计算机； 2．python语言开发环境； 3．移动式存储器（软盘、U盘等）。 4．记录用的笔、纸。四、实验原理1.灰度共生矩阵 灰度共生矩阵是以条件概率提取纹理的特
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2023-10-29 08:51:00
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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。它的主要特点有操作简单、高效的数据挖掘和数据分析、无访问限制、在任何情况下可重新使用、建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上、使用商业开源协议--BSD许可证等。scikit-learn的基本功能主要被分为
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2024-06-06 21:43:12
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本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇，主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。
In [1]:
# 带TF-IDF权重的扩展词库
# 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现。然而与单词的顺序、频率无关。然后词的频率对文档更有意义。因此本文将词频加入特征向量
In [2]:
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2023-11-23 22:51:20
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HOGHOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征.1.将图像分块: 以Block 为单位, 每个Block以一定的
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2023-10-16 18:29:00
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titching模块中对特征提取的封装解析（以ORB特性为例）
OpenCV中Stitching模块（图像拼接模块）的拼接过程可以用PipeLine来进行描述，是一个比较复杂的过程。在这个过程中，特征提取是重要的一个部分。由于OpenCV发展到了3.X以后，Stitching模块的相关函数进行了重新封装，所以对于学习研究造成了一定困难。这里通过解析代
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2024-06-07 09:12:27
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4.1 Feature Extractorclass radiomics.featureextractor.RadiomicsFeaturesExtractor(*args, **kwargs)特征抽取器是一个封装的类，用于计算影像组学特征。大量设置可用于个性化特征抽取，包括：需要抽取的特征类别及其对应特征；需要使用的图像类别（原始图像/或衍生图像）；需要进行什么样的预处理
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2023-10-11 10:03:00
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什么是特征提取呢？ 1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为
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2024-01-05 16:10:58
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图像处理中的特征提取是指从图像数据中提取出具有区分性和代表性的特征，以用于图像分类、目标检测、图像匹配等任务。下面介绍几种常见的图像处理特征提取方法：颜色特征：颜色是图像中最直观且重要的特征之一。常见的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色空间转换等。纹理特征：纹理描述了图像中的局部细节和结构。纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
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2024-04-13 17:55:27
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记忆力不好，做个随笔，怕以后忘记。
网上很多关于MFCC提取的文章，但本文纯粹我自己手码，本来不想写的，但这东西忘记的快，所以记录我自己看一个python demo并且自己本地debug的过程，在此把这个demo的步骤记下来，所以文章主要倾向说怎么做，而不是道理论述。由于python的matplotlib.pyplot库没有下载成功不会画图，文中大部分图片是我网上找的。必备基础知知识: 1. 对
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2024-02-28 12:29:35
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第1章 机器学习基础将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。第2章 线性回归介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第二章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直径。而很多机器学
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2024-05-20 23:38:15
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特征提取，简单来说是把一系列数据中转换为可用于机器学习的数字特征。sklearn.feature_extraction是scikit-learn特征提取的模块本文分别总结以下内容：Onehot编码DictVectorizer使用CountVectorizer使用TfidfVectorizer使用HashingVectorizer使用1.Onehot编码上面说过特征转化为机器学习的数字特征，其实就是
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2024-05-31 10:20:41
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文本提取及文本向量化词频和所谓的Tf-idf是传统自然语言处理中常用的两个文本特征。以词频特征和Tf-idf特征为基础，可以将一段文本表示成一个向量。将多个文本向量化后，然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签，比如新闻类、军事类、财经类等等，那么还可以用它们来训练一个分类模型，用于对未知文本进行标签预测。词频将文本中每个词出现的次数按一定的
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2023-08-30 22:27:39
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