“科技知识：五种数据预解决做法”

现在采用it数字设备的合作伙伴越来越多。 it数字设备有很多需要注意的事情。 这些美好的方法，很多伙伴不知道如何实用。 正如近来许多合作伙伴想了解x一样，现在他们对五种数据预解析方法感兴趣，编辑们将向大家分享五种数据预解析方法的新闻。 / h/[ p标识=“上下文”]

五种数据预先解决方法:

1、将坟墓置于粗糙集理论的简单做法中。 粗糙集理论是研究不准确、明确知识的数学工具。

2、基于概念树的数据浓缩做法。 在数据库中，多个属性可以对数据进行分类，各个属性值和概念可以通过抽象度构成一个层次结构，概念的这种层次结构一般称为概念树。

3、新闻论思想和一般化的知识发现。 特征知识和分类知识是一般化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为数据立方体方式和属性导向归纳方式两种。

4、基于统计分解的属性选择方法。 可以使用统计分解中的一点算法来进行特征属性的选择，例如主分量的分解、逐步回归的分解、公共要素模型的分解等。

5、遗传算法。 遗传算法是基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。 遗传算法的基本思想是将问题的可能解以某种形式编码，形成染色体。

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