特征预处理采用的是特定的统计方法（数学方法）将数据转化为算法要求的数字 1.数值型数据 归一化，将原始数据变换到[0,1]之间 标准化，数据转化到均值为0，方差为1的范围内   缺失值，缺失值处理成均值、中位数等 2.类别型数据 降维，多指标转化为少数几个综合指标，去掉关联性不大的指标 PCA，降维的一种 3.时间类别 时间的切分 1.归一化 归一化是在特征(维度)非常多的时候，可以防止某一维或某几维对数据影响过大，也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下，这样比较起来才有意义。其次可以让程序更快地运行。 例如，一个人的身高和体重两个特征，假如体重50kg，身高17...