数据预处理的流程是怎样的？
移除唯一属性
唯一属性通常是一些id属性，不能描述样本本身的分布规律，简单删除这些属性即可。
处理缺失值
处理缺失值的方法有三种:直接使用缺失值的特征；删除有缺失值的要素(当有缺失值的属性包含大量缺失值但只有少量有效值时，此方法有效)；缺少值完成。
常见的缺失值补全方法:均值插值、齐次均值插值、建模预测、高维映射、多重插值、最大似然估计、压缩感知和矩阵补全。
(1)平均插值
如果样本属性的距离可测，则用该属性有效值的平均值对缺失值进行插值；
如果的距离不可测量，则使用属性有效值的模式对缺失值进行插值。如果使用模式插值，数据倾斜会有什么影响？
(2)相似均值插值
首先对样本进行分类，然后用该类样本的平均值对缺失值进行插值。
(3)建模和预测
以缺失属性为预测目标，根据数据集是否包含特定属性的缺失值将数据集分为两类，利用现有的机器学习算法预测待预测数据集的缺失值。
这种方法的根本缺陷是，如果其他属性与缺失属性无关，那么预测结果就没有意义；但如果预测结果相当准确，则说明这个缺失的属性没有必要包含在数据集中；一般来说，介于两者之间。
(4)高维映射
属性映射到高维空间，采用一键编码技术。包括K个离散值范围的属性值被扩展到K+1个属性值。如果缺少属性值，扩展的K+1属性值将设置为1。
这种方法是最精确的方法，它保留了所有的信息，不添加任何额外的信息。如果在预处理过程中所有变量都这样处理，数据的维数会大大增加。这样做的好处是完全保留了原始数据的所有信息，不考虑缺失值；缺点是计算量大大提高，只有在样本量很大的情况下效果才好。
(5)多重插补
多重插值认为要插值的值是随机的。在实际操作中，通常需要估计待插值的值，并加入不同的噪声，形成多组可选的插值值。根据一些选择依据，选择最合适的插值。
(6)压缩传感和矩阵完成
(7)手动插值
插值处理只是用我们的主观估计值来补充未知值，不一定完全符合客观事实。很多情况下，根据对领域的理解，手动内插缺失值更好。