缺陷檢測中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)常見方法主要包括以下幾種：

1. 數(shù)據(jù)清洗

缺失值處理：處理數(shù)據(jù)中的缺失值，常見方法包括刪除缺失值、填充缺失值（如使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)、插值法、回歸法等）以及使用模型預(yù)測缺失值等。

異常值處理：識別和處理數(shù)據(jù)中的異常值，常見方法包括刪除異常值、替換異常值或?qū)惓Ｖ狄暈槿笔е档取?/p>

數(shù)據(jù)去重：去除重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的唯一性。

2. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到相同的數(shù)值范圍，避免不同特征之間量綱差異帶來的影響。常見方法包括Z-score標(biāo)準(zhǔn)化、Min-Max歸一化等。

數(shù)據(jù)編碼：對分類數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析或建模。

3. 插補(bǔ)法

熱卡插補(bǔ)：在完整數(shù)據(jù)中找到一個(gè)與包含空值的對象最相似的對象，然后用這個(gè)相似對象的值來進(jìn)行填充。

擬合插補(bǔ)：利用有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如回歸、最鄰近、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等）對缺失值進(jìn)行預(yù)測。

多重插補(bǔ)：在高缺失率下的首選插補(bǔ)方法，考慮了缺失值的不確定性。

4. 其他數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

數(shù)據(jù)集成：主要方法是數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)傳播和數(shù)據(jù)虛擬化，用于增大樣本數(shù)據(jù)量或提供數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)統(tǒng)一視圖。

數(shù)據(jù)平滑：對于噪聲數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行平滑處理，以減小噪聲對數(shù)據(jù)分析的影響。

數(shù)據(jù)泛化：用更抽象（更高層次）的概念來替換低層次或原始的數(shù)據(jù)，以減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。

缺陷檢測中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)涵蓋了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、插補(bǔ)法以及其他一些技術(shù)，這些方法的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和缺陷檢測提供可靠的基礎(chǔ)。