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本文实例为大家分享了Python数据预处理的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.导入标准库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 2.导入数据集 dataset = pd.read_csv('data (1).csv') # read_csv：读取csv文件 #创建一个包含所有自变量的矩阵，及因变量的向量 #iloc表示选取数据集的某行某列；逗号之前的表示行，之后的表示列；冒号表示选取全部，没有冒号，则表示选取第几列；values表示选取数据集里的数据。 X = dataset.i

论文对比分析了人脸识别预处理过程中图像增强的处理算法，中值滤波和直方图均衡化。分析了OpenCV机器视觉库的优点和使用方法，在VC++6.0和Matlab开发环境下实现了所分析的算法，并在ORL人脸库上进行实验。实验结果表明文中所采用的算法处理人脸样本效果明显，具有较强的针对性，适合用于对人脸图像进行预处理，且OpenCV机器视觉库可以作为人脸识别系统的开发工具。

本代码包括vc下对于wave文件的读取，以及声纹识别中mfcc的计算，包括完整的声音预处理和特征计算过程。-

本文针对传统A*算法存在冗余路径点较多与单向搜索耗时较长的缺点，提出了一种改进A*算法.该算法采用双向预处理结构减少冗余节点数，并通过归一化处理和增加节点标记信息进一步优化估价函数提高遍历速度.利用仿真软件对改进A*算法进行实验，并与其它经典路径规划算法进行比较.仿真结果表明，改进后的A*算法较于传统A*算法能以较低的搜索节点数和搜索时长较好的完成全局路径规划.

IDS 领域的大多数分类器，尤其是 SOM 等人工智能，只处理数字数据集而忽略符号特征。 因此，在本节中，我将介绍一个简单版本的 matlab 代码，它将 KDD 数据集中的名义特征转换为数字特征。 此外，在转移后，它使用最小最大归一化对数据集进行归一化，将所有特征缩放到 [0,1] 以避免优势和特征影响。 主要思想是将所有 KDDcup 特征视为随机变量。 因此，此代码使用概率质量函数将所有名义（符号）特征（例如协议类型）转换为数字特征。 不幸的是，您需要在开始时手动定义输入excel文件，然后您需要确定哪一列是名义... 代码有很好的注释，我认为它很容易理解

PimaIndiansdiabetes-数据预处理实验（一）-附件资源

天津大学的论文，拿出来和大家分享，文章中含有matlab代码

语音信号的预处理和特征提取技术，数字信号处理技术

GB∕T 4937.30-2018 半导体器件 机械和气候试验方法 第30部分：非密封表面安装器件在可靠性试验前的预处理.pdf