データ処理のいくつかの方法

①補間フィッティング

機能：主にデータ補完と基本傾向の分析に使用されます。

②ウェーブレット分析、クラスター分析（混合ガウスクラスタリング、K-meansクラスタリングなど）

機能: データの外れ値を診断し、それらを除去します。

③主成分分析、線形判別分析、局所保存射影など。

機能: 多次元データの次元削減処理に使用されます (たとえば、2 次元データ。今は 1 つの次元またはその一部だけが必要です)

④ 平均値、分散分析、共分散分析等の統計的手法

機能: データの傍受または機能の選択。