数据的预处理一般包括哪些步骤

1、墓于粗糙集理论的约简方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。

2、基于概念树的数据浓缩方法在数据库中，许多属性都是可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构通常称为概念树。

3、信息论思想和普化知识发现 特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类:数据立方方法和面向属性归纳方法。

4、基于统计分析的属性选取方法 我们可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取，比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等这些方法的共同特征是，用少量的特征元组去描述高维的原始知识基。

5、遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。遗传算法的基本思想是:将问题的可能解按某种形式进行编码，形成染色体。再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值。通过遗传算法来搜寻出更重要的变量组合。