1、通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法 。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理 。
【数据清洗的方法包括什么 数据清洗的方法】2、分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据 。
3、回归法和分箱法同样经典 。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理 。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归 。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性 。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声 。
4、聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声 。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可 。
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