在科技高度發(fā)展的今天，很多技術(shù)不斷的進(jìn)步。

就在最近的幾年里，出現(xiàn)了很多的名詞，比如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等等。

其中大數(shù)據(jù)的發(fā)展是非常普及的，現(xiàn)在很多的行業(yè)積累了很多的原始數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的分析我們可以得到對(duì)企業(yè)的決策有幫助的數(shù)據(jù)，也就是說我們可以通過大數(shù)據(jù)去看清未來。

當(dāng)然，大數(shù)據(jù)離不開數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)，但是海量的數(shù)據(jù)總是出現(xiàn)很多我們需要的數(shù)據(jù)，以及我們需要的數(shù)據(jù)存在雜質(zhì)，需要我們對(duì)數(shù)據(jù)的清洗才能保證數(shù)據(jù)的可靠性。

一般來說，數(shù)據(jù)中是存在噪音的，那么噪音是怎么清洗呢？本文提供了三個(gè)方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。

這三種方法各有各的優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)υ胍羧轿坏那謇怼?/p>

首先來給大家說一下什么是分箱法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數(shù)據(jù)根據(jù)一定的規(guī)則放進(jìn)箱子里，然后進(jìn)行測(cè)試每一個(gè)箱子里的數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)中的各個(gè)箱子的實(shí)際情況進(jìn)行采取方法處理數(shù)據(jù)。

看到這里很多朋友只是稍微明白了，但是并不知道怎么分箱。

如何分箱呢？我們可以按照記錄的行數(shù)進(jìn)行分箱，使得每箱有一個(gè)相同的記錄數(shù)。

或者我們把每個(gè)箱的區(qū)間范圍設(shè)置一個(gè)常數(shù)，這樣我們就能夠根據(jù)區(qū)間的范圍進(jìn)行分箱。

其實(shí)我們也可以自定義區(qū)間進(jìn)行分箱。

這三種方式都是可以的。

分好箱號(hào)，我們可以求每一個(gè)箱的平均值，中位數(shù)、或者使用極值來繪制折線圖，一般來說，折線圖的寬度越大，光滑程度也就越明顯。

其次給大家說一下回歸法。

回歸法就是利用了函數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行光滑處理。

回歸法有兩種，一種是單線性回歸，一種是多線性回歸。

單線性回歸就是找出兩個(gè)屬性的最佳直線，能夠從一個(gè)屬性預(yù)測(cè)另一個(gè)屬性。

多線性回歸就是找到很多個(gè)屬性，從而將數(shù)據(jù)擬合到一個(gè)多維面，這樣就能夠消除噪聲。

最后給大家說一下聚類法，所謂聚類法就是將抽象的對(duì)象進(jìn)行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點(diǎn)，這些孤點(diǎn)就是噪聲。

這樣就能夠直接發(fā)現(xiàn)噪點(diǎn)，然后進(jìn)行清除即可。

通過上述的內(nèi)容的描述想必大家已經(jīng)清楚了噪聲清除的具體做法了吧，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?，大家在清除噪聲的時(shí)候可以使用上面提到的方法，這樣才能夠更好的清理噪聲。

最后感謝大家的閱讀。