正态分布3σ原则,把3倍方差之外的点设想为噪声数据来排除。

归一化,将数据经过处理之后限定到一定的范围内,一般都会将数据限定到[0,1]。

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <cmath>
#include <fstream>
#include <sstream>

template <class DataType>
void ReadDataFromFile(std::string &filename, std::vector<std::vector<DataType> > &lines_feat) {
  std::ifstream vm_info(filename.c_str());
  std::string lines;
  DataType var;
  std::vector<DataType> row;

  lines_feat.clear();

  while(!vm_info.eof()) {
    getline(vm_info, lines);
    if(lines.empty())
      break;
    std::stringstream stringin(lines);
    row.clear();

    while(stringin >> var) {
      row.push_back(var);
    }
    lines_feat.push_back(row);
  }
}

template <class DataType>
void Display2DVector(std::vector<std::vector<DataType> > &vv) {
  std::cout<<"the total rows of 2d vector_data: "<<vv.size()<<"\n";

  for(size_t i=0;i<vv.size();++i) {
    for(typename::std::vector<DataType>::const_iterator it=vv[i].begin();it!=vv[i].end();++it) {
      std::cout<<*it<<" ";
    }
    std::cout<<"\n";
  }
  std::cout<<"--------the end of the Display2DVector()--------\n";
}

template <class DataType>
void ProcessVector(std::vector<std::vector<DataType> > &vv) {
  std::vector<double> temp;
  double u[3]={0.0}, sum[3]={0.0}, sigma[3]={0.0};
  for(size_t j=0; j<3; ++j) {
    temp.clear();
    for(size_t i=0; i<vv.size(); ++i) {
      temp.push_back(vv[i][j]);
    }
    sum[j]=std::accumulate(temp.begin(), temp.end(), 0);
    u[j]=sum[j]/vv.size();
  }

  for(size_t j=0;j<3;++j) {
    temp.clear();
    sum[j]=0.0;
    for(size_t i=0;i<vv.size();++i) {
      temp.push_back(std::pow(vv[i][j]-u[j], 2.0));
    }
    sum[j]=std::accumulate(temp.begin(), temp.end(), 0.0);
    sigma[j]=sum[j]/vv.size();
    sigma[j]=sqrt(sigma[j]);
  }

  double MaxValue[3]={0.0}, MinValue[3]={0.0};
  for(size_t j=0;j<3;++j) {
    temp.clear();
    for(size_t i=0;i<vv.size();++i) {
      if((vv[i][j]>(u[j]-3*sigma[j])) && (vv[i][j]<(u[j]+3*sigma[j]))) {
        std::cout<<vv[i][j]<<" ";
      temp.push_back(vv[i][j]);
      }
    }
    std::cout<<"\n";
    MaxValue[j]=*std::max_element(temp.begin(), temp.end());
    MinValue[j]=*std::min_element(temp.begin(), temp.end());
  }

  for(size_t j=0;j<3;++j) {
    for(size_t i=0;i<vv.size();++i) {
      if((vv[i][j]>(u[j]-3*sigma[j])) && (vv[i][j]<(u[j]+3*sigma[j]))) {
        std::cout<<(vv[i][j]-MinValue[j])/(MaxValue[j]-MinValue[j])<<" ";
      }
    }
    std::cout<<"\n";
  }
}

int main() {
  std::vector<std::vector<int> > lines_feat;
  std::string filename="vm.data";

  /*read data from file to 2d vector*/
  ReadDataFromFile(filename, lines_feat);

  /*display the raw data*/
  Display2DVector(lines_feat);

  /*process the data*/
  ProcessVector(lines_feat);

  std::cout<<"--------The end of main()--------\n";

  return 0;
}

源数据如下(cat vm.data):

19 26 63
13 62 65
16 69 15
14 56 17
19 6 15
11 42 15
18 58 36
12 77 33
10 75 47
15 54 70
10017 1421077 4196

c++ 数据预处理(数据去噪,归一化)的更多相关文章

  1. Python数据预处理(sklearn.preprocessing)—归一化(MinMaxScaler),标准化(StandardScaler),正则化(Normalizer, normalize)

      关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常 ...

  2. sklearn中的数据预处理----good!! 标准化 归一化 在何时使用

    RESCALING attribute data to values to scale the range in [0, 1] or [−1, 1] is useful for the optimiz ...

  3. spark 数据预处理 特征标准化 归一化模块

    #We will also standardise our data as we have done so far when performing distance-based clustering. ...

  4. Python数据预处理:机器学习、人工智能通用技术(1)

    Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术 白宁超  2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不 ...

  5. 机器学习PAL数据预处理

    机器学习PAL数据预处理 本文介绍如何对原始数据进行数据预处理,得到模型训练集和模型预测集. 前提条件 完成数据准备,详情请参见准备数据. 操作步骤 登录PAI控制台. 在左侧导航栏,选择模型开发和训 ...

  6. Python数据挖掘——数据预处理

    Python数据挖掘——数据预处理 数据预处理 数据质量 准确性.完整性.一致性.时效性.可信性.可解释性 数据预处理的主要任务 数据清理 数据集成 数据归约 维归约 数值归约 数据变换 规范化 数据 ...

  7. 机器学习实战基础(八):sklearn中的数据预处理和特征工程(一)简介

    1 简介 数据挖掘的五大流程: 1. 获取数据 2. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有:数据类型不同,比如有的是文字,有的是数字 ...

  8. Python数据预处理—归一化,标准化,正则化

    关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的 ...

  9. 关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化

    一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属 ...

随机推荐

  1. 【转载】HTTP 响应头与状态码

    原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000006689786 HTTP Response Header 响应头域允许服务器传递不能放在状态行的附加信息,这些域主要描 ...

  2. BeginEditorCommand()

    BeginEditorCommand();开始把焦点给CAD CompleteEditorCommand();焦点给窗体

  3. 如何让git忽略指定的文件

    有些文件,我们修改后,并不需要git提交更改,可以在.gitignore里面设置过滤规则 在.gitignore文件里面输入 *.zip 表示所有zip文件忽略更改 /bin 表示忽略整个根目录的bi ...

  4. SpringMVC知识点总结一(非注解方式的处理器与映射器配置方法)

    一.SpringMVC处理请求原理图(参见以前博客) 1.  用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet 2.  DispatcherServlet收到请求调用HandlerMappi ...

  5. Java面向对象多态

    Java面向对象多态 7.2对象 7.2.1创建对象 对象是类的实例 类的名称 对象名称 = new 类的名称(); 7.3继承 继承就是子类继承父类的特征和行为,使得子类对象(实例)具有父类的实例域 ...

  6. 【原】Pchart生成图片

    学习网址: http://wiki.pchart.net/doc.introduction.html http://pchart.sourceforge.net/index.php

  7. 使用No-Conflict模式,其实就是对jQuery进行重命名,再调用。

    <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></script>< ...

  8. 新手入门学习angular.js的心得体会

    看了一天的angular.js,只要记住这是关于双向数据绑定 和单向数据绑定就可以,看看开发文档,短时间内还是可以直接入手的,看个人理解能力(我是小白). 这几天开始着手学习angularjs的有关知 ...

  9. 新浪微博API生成短链接

    通过新浪微博API,生成短链接,支持一次性转多个长链接 什么是短链接 短链接,通俗来说,就是将长的URL网址,通过程序计算等方式,转换为简短的网址字符串. 短链接服务 国内各大微博都推出了自己的短链接 ...

  10. Flask - 安装,仪式, 返回, 和 请求

    目录 Flask - 第一篇 安装,仪式, 返回, 和 请求 一. Flask 的安装 和 程序员仪式 安装 程序员仪式 二. Flask 的返回值 三. Flask 请求request Flask ...