经过前面几章的学习,我们已经知道了数据挖掘的基本流程,在真实的数据挖掘工作中,算法模型的建立所许付出的时间只占一小部分,数据的清洗、转换、加工部分往往占据很大一部分,在这一章中,我们将在学习前面数据处理的基础上,详细介绍数据集处理的高级部分。 17.1宏 在RapidMiner中,宏的定义有几种方式: 第一种:Context标签 在标签中有Macro宏的设置栏,点击添加按钮,我们可以对宏的名称及数值进行设置,如图17.1.
一些常用的利用python进行文本处理的方法,数据集的处理方法
2021-06-30 18:08:29 6KB 数据集处理
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非侵入式负荷分解之BLUED数据集的电流电压数据为txt文本,包含文件头。本资源将txt本文中的数据头删除并转成matlab能读取的mat格式
2021-06-28 20:05:35 2KB nilm数据集 blued数据集处理
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脚本可以批量去除XML文件中的<?xml version=“1.0“ encoding=“utf-8“?>
2021-05-10 14:06:07 688B 目标检测 数据集处理
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在Excel里。
2021-04-09 21:30:36 9.82MB 网络安全
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将字符转换为数字并进行独热编码后的文件并且删除一列方便转换11*11
2021-03-15 14:00:27 230.05MB 网络安全 KDDCUP99数据集处理
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该资源为正在研究推荐系统的人们提供了FourSquare和Gowalla两大数据集,是经过处理过的,被用于RankGeoFM方法试验对比。有需要的可以下载
2021-01-24 13:50:05 1.84MB FourSquare数据集 推荐算法
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