1、内容概要：本资源主要基于Python实现kdd99入侵检测数据集预处理，搭建DNN和CNN神经网络实现kdd99入侵检测分类，适用于初学者学习入侵检测分类使用。 2、入侵检测数据集： 该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。KDD99数据集总共由500万条记录构成，它还提供一个10%的训练子集kddcup.data_10_percent_corrected和测试子集corrected。 3、源代码Handle_data.py是kdd99数据集预处理源代码，kddcup.data_10_percent_corrected.xls是预处理后的数据集。 4、源代码：Kdd_dnn.py是基于DNN神经网络对入侵检测数据集进行分类；kdd_cnn.py是基于CNN神经网络对入侵检测数据集进行分类。

大数据预处理技术---- 预处理大数据预处理技术

指纹图像的预处理与特征提取，对于提取的特征还进行了去除伪特征点。

用于脑电信号预处理

用于肌电信号预处理，小波分解

数据预处理--去除无用属性

博客Opencv4专栏汇总，供自己学习

聚类分析前的预处理步骤： 1)确定聚类类型：对样品聚类称Q型聚类； 对变量聚类称R型聚类。 2)数据预处理 原因：实际应用所使用的样本资料中，由于不同 的变量具有不同的计量单位（或量纲），并且具 有不同的数量级，为了使具有不同计量单位和数 量级的数据能够放在一起进行比较分析，通常都 要对数据进行变换处理。 常用方法有：中心化变换；规格化变换（极差正规化）；标准化变换；对数变换等 聚类分析

2.2预处理中基础知识——重采样方法（插值算法） 最近邻法 取与所计算点（x,y）周围相邻的4个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离最近，就取哪个亮度值作为（x,y）点的亮度值 简单易用，计算量小，图像的亮度具有不连续性，精度差

Jupyter中的时间序列预处理工作室：Jupyter笔记本中的时间序列数据预处理Studio