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数据挖掘应用中,由于高维稀疏数据的高维特征,使其数据挖掘变得异常困难,因此,在对其进行数据分析前,迫切需要采用特殊的方法进行预处理。《高维数据分析预处理技术》作者针对高维稀疏数据挖掘问题,从数据预处理的角度,研究对象一属性空间的划分问题,其目的是把所研究的数据挖掘空间分解为若干规模较小的对象一属性空间,从而降低实际数据挖掘的难度。《高维数据分析预处理技术》针对高维稀疏数据挖掘问题,以降低数据挖掘规模,建立了体系完整的数据预处理理论和方法,具有很强的理论意义和实际应用前景。
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