关于数据预处理的方法和步骤，包括数据清洗（如缺失值处理、异常值处理、噪声处理）、数据归约（如特征选择、PCA降维、样本抽样）、各种距离计算等。以UCI数据集选自机器学习存储库为例，详细介绍了数据预处理在实验中的应用场景。UCI数据集包含心脏病数据库，采集自克利夫兰诊所基金会、匈牙利心脏病研究所、加州长滩退伍军人管理局医疗中心、瑞士苏黎世大学医院，本文选取过去实验实际使用到的14个属性，共303条数据。通过数据预处理，减少了数据中的信息冗余，更好地服务于后续的数据分析和模型构建。