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  • 数据挖掘:数据清洗——数据噪声处理 一、什么是数据噪声数据噪声(Noise):数据集中的干扰数据(对场景描述不准确的数据),即测量变量中的随机误差或方差。 二、噪声数据与离群点的区别 观测量(Measurement) = ...
  • 数据噪声以及去噪

    千次阅读 2020-05-17 05:53:30
    数据挖掘中的噪声简介 实际数据数据挖掘算法的输入,它受多个组件的影响。其中,噪声的存在是关键因素。噪声是不可避免的问题,它会影响数据挖掘应用程序中经常发生错误的数据收集和数据准备过程。噪声有两个主要...

    数据挖掘中的噪声简介

    实际数据是数据挖掘算法的输入,它受多个组件的影响。其中,噪声的存在是关键因素。噪声是不可避免的问题,它会影响数据挖掘应用程序中经常发生错误的数据收集和数据准备过程。噪声有两个主要来源:隐式错误由测量工具引入;以及批处理或专家在收集数据时(例如在文档数字化过程中)引入的随机错误。

    在这种情况下建立的分类器的性能(我们通常希望最大化)将在很大程度上取决于训练数据的质量,而且还取决于分类器本身的抗噪声能力。

    噪声种类

    1.类别噪音(label噪音)。当示例的标签不正确时,就会发生这种情况。类别噪声可归​​因于多种原因,例如在标记过程中的主观性,数据输入错误或用于标记每个示例的信息不足。可以区分两种类型的类别噪声:

    矛盾的示例:重复的示例有不同之处类标签。在上面的图中,两个示例(0.25,红色,类别=正)和(0.25,红色,类别=负)是相互矛盾的示例,因为它们具有相同的属性值和不同的类别。

    错误分类:被标记为与真实的。在示例上方的图中(0.99,greee,class =否定)是标签错误的示例,因为其类标签错误,并且将是“正”。

    2.属性噪声。这是指一个或多个属性的值损坏。属性噪声的示例包括:

    属性值错误。在上图中,示例(1.02,绿色,类别=正)具有第一个带有噪点的属性,因为其值错误。

    缺少或未知的属性值。在上图中,由于我们不知道第二个属性的值,因此示例(2.05,?,class = negative)具有属性噪波。

    属性不完整或“无关”值。在上图中,示例(=,绿色,类别=正)具有属性噪声,因为第一个属性的值不会影响示例的其余值,包括示例的类。

    检查噪声数据对分类器学习算法性能的影响对于提高分类器学习算法的可靠性是必要的,并已激发了如何生成噪声并将噪声引入数据的研究。噪声的产生可以通过三个主要特征来表征:

    1. 引入噪音的地方。噪声可能会影响输入属性或输出类别,从而损害学习过程和结果模型。
    2. 噪音分布。产生噪声的方式可以是例如均匀或高斯的。
    3. 生成的噪声值的大小。噪声影响数据集的程度可以相对于每个属性的每个数据值,或者相​​对于每个属性的最小,最大和标准偏差。

    在现实世界的数据集中,存在的噪声的初始数量和类型是未知的。因此,无法对基本噪声的类型和水平做出任何假设。因此,这些数据集被认为是无噪声的,因为没有将可识别的噪声引入其中。为了控制每个数据集中的噪声量并检查其如何影响分类器,在文献中以有监督的方式将噪声引入到每个数据集中。在文献中,使用四种不同的噪声方案对考虑的两种类型的噪声,即类别噪声和属性噪声进行了建模。以这种方式,这些类型的噪声的噪声水平x%的存在将使人们能够在以下情况下模拟分类器的行为:

    1. 类噪声通常发生在类的边界上,这些示例可能具有相似的特性-尽管它可以在域的任何其他区域中发生。在文献中,使用统一的类噪声方案(随机破坏示例的类标签)和成对类噪声方案(使用第二多数类标记大多数类的示例)引入类噪声。考虑到这两种方案,分别模拟了影响任何一对类别且仅影响两个多数类别的噪声。

      均匀的类噪声。 x%的示例已损坏。这些示例的类标签被其他类中的另一个随机替换。

      成对类噪声。假设X为多数类,Y为第二多数类,带有标签X的示例有x / 100的概率被错误地标记为Y。

    2. 属性噪声可能来自多种来源,例如传输限制,传感器设备故障,采样不规则和转录错误。错误的属性值可能是完全不可预测的,即随机的,或暗示相对于正确值的较小变化。为了分别模拟每种可能性,我们使用统一属性噪声方案和高斯属性噪声方案。我们根据属性之间相互作用弱的假设引入属性噪声。结果,引入每个属性的噪声与引入其余属性的噪声具有低相关性。

      均匀的属性噪声。数据集中每个属性的x%的值已损坏。为了破坏每个属性Ai,选择数据集中x%的示例,并从属性Ai的域Di中为它们的Ai值分配一个随机值。均匀分布用于数值或名义属性。

      高斯属性噪声。此方案类似于统一属性噪声,但是在这种情况下,Ai值被破坏,在均值= 0和标准偏差=(max-min)/ 5的高斯分布下为它们添加一个随机值,即max和最小属性域的限制。名义属性被视为统一属性噪声的情况。

    使用噪音过滤器以减少噪音的影响
    鉴于噪声造成的精度损失,以前的工作已经证明了对处理这种噪声的技术的需求(在专业文献中,已提出了几种方法来减轻噪声产生的影响:

    编辑最近邻居(ENN) 该算法以FS = TR开始。 然后,如果FS中的每个实例与其k个最近邻居中的大多数不一致,则将其删除。
    全kNN(AllKNN) All kNN技术是ENN的扩展。 最初,FS = TR。 然后将NN规则应用k次。 在每次执行中,NN规则都会在1到k之间改变邻居的数量。 如果一个实例被NN规则错误分类,则将其注册为可从FS删除。 然后,所有符合条件的对象将被立即删除。

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  • 数据处理时如何解决噪声数据

    万次阅读 多人点赞 2019-04-30 10:08:05
    在机器学习中我们在独立随机抽样的时候会出现一些搞错的信息,这些错误的数据我们称之为杂讯(或者噪音 noise),一般可以归结为一下两种(以二分为例): 输出错误: 1.同样的一笔数据会出现两种不同的评判 2....

    一、什么是噪声

           在机器学习中我们在独立随机抽样的时候会出现一些搞错的信息,这些错误的数据我们称之为杂讯(或者噪音  noise),一般可以归结为一下两种(以二分为例):

    输出错误:

    1.同样的一笔数据会出现两种不同的评判  

    2.在同样的评判下会有不同的后续处理。

    输入错误:

    1.在收集数据的时由于数据源的随机性会出现错误(比如说,客户在填信息的时候出现的误填)

    实际应用中的数据基本都是有干扰的,还是用信用卡发放问题举例子:

     

     

    噪声产生原因:

    1. 标记错误:应该发卡的客户标记成不发卡,或者两个数据相同的客户一个发卡一个不发卡;
    2. 输入错误:用户的数据本身就有错误,例如年收入少写一个0、性别写反了什么的。

    二、噪声数据的处理方法

    常见的噪声数据的处理方法:分箱;聚类;计算机和人工检查结合;回归

    1、分箱

    分箱方法是一种简单常用的预处理方法,通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”,实际上就是按照属性值划分的子区间,如果一个属性值处于某个子区间范围内,就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。把待处理的数据(某列属性值)按照一定的规则放进一些箱子中,考察每一个箱子中的数据,采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。在采用分箱技术时,需要确定的两个主要问题就是:如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理。

    • 分箱的方法:有4种:等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。

    (1)统一权重

    也称等深分箱法,将数据集按记录行数分箱,每箱具有相同的记录数,每箱记录数称为箱子的深度。这是最简单的一种分箱方法。

    (2)统一区间

    也称等宽分箱法,使数据集在整个属性值的区间上平均分布,即每个箱的区间范围是一个常量,称为箱子宽度。

    (3)用户自定义区间

    用户可以根据需要自定义区间,当用户明确希望观察某些区间范围内的数据分布时,使用这种方法可以方便地帮助用户达到目的。

    例:客户收入属性income排序后的值(人民币元):800 1000 1200 1500 1500 1800 2000 2300 2500 2800 3000 3500 4000 4500 4800 5000,分箱的结果如下。

    统一权重:设定权重(箱子深度)为4,分箱后

    箱1:800 1000 1200 1500

    箱2:1500 1800 2000 2300

    箱3:2500 2800 3000 3500

    箱4:4000 4500 4800 5000

    统一区间:设定区间范围(箱子宽度)为1000元人民币,分箱后

    箱1:800 1000 1200 1500 1500 1800

    箱2:2000 2300 2500 2800 3000

    箱3:3500 4000 4500

    箱4:4800 5000

    用户自定义:如将客户收入划分为1000元以下、10002000、20003000、3000~4000和4000元以上几组,分箱后

    箱1:800

    箱2:1000 1200 1500 1500 1800 2000

    箱3:2300 2500 2800 3000

    箱4:3500 4000

    箱5:4500 4800 5000

    (4)数据平滑方法

    数据平滑方法又可以细分为:平均值平滑、按边界值平滑和按中值平滑。

    按平均值平滑

    对同一箱值中的数据求平均值,用平均值替代该箱子中的所有数据。

    按边界值平滑

    用距离较小的边界值替代箱中每一数据。

    按中值平滑

    取箱子的中值,用来替代箱子中的所有数据。

    2、聚类

    将物理的或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类。

    找出并清除那些落在簇之外的值(孤立点),这些孤立点被视为噪声。

    3、回归

    试图发现两个相关的变量之间的变化模式,通过使数据适合一个函数来平滑数据,即通过建立数学模型来预测下一个数值,包括线性回归和非线性回归。

    三、参考文献

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  • 提高降噪模型对噪声的泛化性,主要还是通过增加噪声数据的多样性(可以收集不同噪声数据/或对噪声数据做perturbation) 噪声数据集: sound-ideas 包含各种噪声类型,但是要收费 https://www.sound-ideas.com/ ...
    • noise generalization:

           提高降噪模型对噪声的泛化性,主要还是通过增加噪声数据的多样性(可以收集不同噪声数据/或对噪声数据做perturbation)

    噪声数据集:

    1. sound-ideas 包含各种噪声类型,但是要收费  https://www.sound-ideas.com/
    2. freesound 做freesound的声音分类包含很多唤醒噪声: https://zenodo.org/record/2552860#.XpUoo1MzZTa 
    3. Non speech noise 100条non-speech噪声数据 http://web.cse.ohio-state.edu/pnl/corpus/HuNonspeech/HuCorpus.html
    4. Urben sound 类似freesound https://urbansounddataset.weebly.com/urbansound.html
    5. audiosets https://research.google.com/audioset/ontology/noise_1.html
    • Speaker generation:

           Speaker generation 和模型的context 关系密切。DNN model 使用更多speaker数据训练时,效果并没有提升,但是像rnn 这种网络在speaker 数量增多时,效果提升比较明显(因为dnn 模型一般设置前后context 比较小,但rnn 这种模型结构就有long-term context,也可以利用tcn 这样的网络结构增加context 的大小)。

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  • 前言:来自各种真实世界传感器的数据通常是不平滑和不干净的,也包含了一些我们不想在显示在图表或者图形的噪声。 1、操作步骤 (1)基础算法是基于滚动窗口模式(rolling window) (2)窗口滚动过数据,然后计算出...

    2.12 真实数据的噪声平滑处理

    前言:来自各种真实世界传感器的数据通常是不平滑和不干净的,也包含了一些我们不想在显示在图表或者图形的噪声。

    1、操作步骤

    (1)基础算法是基于滚动窗口模式(rolling window)
    (2)窗口滚动过数据,然后计算出窗口内数据的平均值
    (3)对于离散数据,我们使用Numpy的convolve方法;它返回两个一维序列的离散纤细卷积。

    2、工作原理

    平滑数据噪声的一个简单朴素的方法就是:对窗口(样本)求平均值;然后绘制出给定窗口的平均值,而不是所有数据点。

    代码实现:

    """
    真实数据噪声平滑处理
    """
    from pylab import *
    from numpy import *
    
    def moving_average(interval,window_size):
        '''
        计算给定大小的卷积窗口
        :param interval:
        :param window_size:
        :return:
        '''
        #方法ones定义了一个所有元素值为1的序列或者矩阵(例如多维数组)。
        # 我们用它来生成用于求平均值的窗口。
        window=ones(int(window_size))/float(window_size)
        return convolve(interval,window,'same')
    
    #在指定的时间间隔内得到一些均匀间隔的数字。
    t=linspace(-4,4,100)
    y=sin(t)+randn(len(t))*0.1
    
    plot(t,y,"k.")
    #计算移动平均数
    y_av=moving_average(y,10)
    plot(t,y_av,"r")
    xlabel("Time")
    ylabel("value")
    grid(True)
    show()
    

    运行测试:

    在这里插入图片描述
    从图上我们可以看出平滑数据处理后的曲线和原始数据之间的对比情况。

    3、沿着上面的思路,我们可以开始一个更高级的例子
    (1)基于信号窗口的卷积

    代码实现:

    """
    使用现有的SciPy库来让窗口平滑处理达到更好的效果
    """
    import numpy
    from numpy import *
    from pylab import *
    #可能的窗口类型
    WINDOWS=['flat','hanning','hamming','bartlett','blackman']
    def smooth(x,window_len=11,window='hanning'):
        """
        使用要求大小的窗口平滑数据。返回平滑信号。
        :param x:输入信号
        :param window_len:平滑窗长
        :param window:窗口类型
        :return:
        """
        if x.ndim!=1:
            raise(ValueError,"smooth只接受一维数组")
        if x.size<window_len:
            raise(ValueError,"输入向量需要大于窗口大小")
        if window_len<3:
            return x
        if not window in WINDOWS:
            raise (ValueError,"Window is one of 'flat', 'hanning', 'hamming', "
                              "'bartlett', 'blackman'")
        #在前面和后面添加反射窗口,减小了数据的边界效应
        s=numpy.r_[x[window_len-1:0:-1],x,x[-1:-window_len:-1]]
        #选择窗口类型并做平均
        if window=='flat':
            w=numpy.ones(window_len,'d')
        else:
            #在numpy中调用适当的函数(call appropriate function in numpy)
            w=eval('numpy.'+window+'(window_len)')
        #注:长度(输出)=长度(输入),要更正:
        #返回y[(window_len/2-1):-(window_len/2)]而不仅仅是y
        y=numpy.convolve(w/w.sum(),s,mode='valid')
        return y
    #在指定的时间间隔内得到一些均匀间隔的数字。
    t=linspace(-4,4,100)
    #制造一些嘈杂的正弦
    x=sin(t)
    xn=x+randn(len(t))*0.1
    #把它磨平
    y=smooth(x)
    ws=31
    subplot(211)
    plot(ones(ws))
    
    #画在相同的轴上(draw on the same axes)
    def hold(param):
        pass
    
    
    hold(True)
    #绘制每个窗口(plot for every windows)
    for w in WINDOWS[1:]:
        eval('plot('+w+'(ws) )')
    #配置轴属性
    axis([0,30,0,1.1])
    legend(WINDOWS)
    title("Smoothing windows")
    
    subplot(212)
    # 绘制原始信号
    plot(x)
    #绘制加噪信号
    plot(xn)
    for w in WINDOWS:
        plot(smooth(xn,10,w))
    #为每个图添加图例
    l=['original signal','signal with noise']
    l.extend(WINDOWS)
    legend(l)
    
    title('Smoothed signal')
    
    show()
    

    运行测试:

    在这里插入图片描述
    可以看出窗口算法是如何影响噪声信号的。上面的图形显示了窗口算法,下面的图形显示了每一个相应的结果,包括原始信号、添加了噪声的信号和经过每个算法平滑处理过的信号

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  • 数据预处理--噪声

    万次阅读 2018-01-20 21:55:19
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  • 单声道噪声数据

    2019-01-23 11:21:44
    7个标准纯噪声数据,文件格式为.wav,其中包括babble、f16、leopard、m109、pink、volvo、white。
  • 单通道噪声数据

    2019-02-13 21:49:02
    但通道噪声数据集,wav格式16k采样率,包括经典的NOIZEUS与noise_92
  • 合成后的噪声数据集,16k的wav格式,包含了0dB,5dB,15dB的格式,可直接使用,提供了纯净噪声另外自行合成
  • PHANTOM_PARALLEL 模拟合成 MR 图像的嘈杂多线圈采集。 输入是 MR 切片、线圈数量、协方差矩阵和平行加速度的配置。 它允许三种输出: ...该工具箱旨在模拟MR数据中的实际噪声模式,以验证滤波和噪声
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  • R语言-噪声数据处理

    千次阅读 2016-05-21 11:27:00
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若数据包含噪声