Zusammenfassung
Daten aus realen Anwendungen enthalten meist Fehler und Rauschen, müssen skaliert und transformiert werden, und müssen oft aus unterschiedlichen und möglicherweise heterogenen Informationsquellen integriert werden. Fehler in Daten können systematischer oder zufälliger Natur sein. Systematische Fehler lassen sich oft korrigieren. Ausreißer sollten erkannt, entfernt oder korrigiert werden. Ausreißer und Rauschen können durch Filtern reduziert werden. Es wird ein Überblick über verschiedene Filtermethoden mit unterschiedlichen Eigenschaften und Komplexitäten gegeben: gleitende Maße und diskrete lineare Filter mit endlicher oder unendlicher Impulsantwort. Merkmale mit unterschiedlichen Wertebereichen werden meist standardisiert oder transformiert.
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Literatur
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Runkler, T. (2015). Datenvorverarbeitung. In: Data Mining. Computational Intelligence. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-8348-2171-3_3
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