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。