pre-processing
2016-08-02 18:18:43 0 举报预处理是数据挖掘和机器学习中的关键步骤，它涉及对原始数据进行清洗、转换和整合，以便为后续的分析和建模提供高质量的输入。预处理的主要目的是消除噪声、缺失值和异常值，同时将数据转换为适合特定算法的格式。常见的预处理技术包括缺失值填充、数据标准化、特征选择和降维等。通过有效的预处理，可以提高模型的性能和准确性，从而更好地挖掘数据中的有价值信息。
作者其他创作
大纲/内容
Subset study area
Produce slope and aspect（1）
Stack layers
Multiband UAV data
Stacking data（3）
Produce texture（2）
Principle component analysis (PCA)
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