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Conceptos de Limpieza y Preprocesamiento de Datos

Horizontales
Reducción de datos mediante selección aleatoria de registros.
Ajuste de escalas para equilibrar la influencia de características.
Proceso de estimar valores faltantes en un conjunto de datos.
Valores propios en la descomposición de matrices como PCA.
Proceso de eliminar características irrelevantes o redundantes.
Proceso de restar la media de los datos antes de aplicar técnicas como PCA.
Técnica de muestreo dinámico para flujos de datos continuos.
Corrección de errores usando reglas o conocimiento del dominio.
Atributos correlacionados que no aportan información única.
Puntos de datos que se desvían significativamente de la distribución general.
Datos que contradicen información de otras fuentes.
Muestreo que divide datos en grupos para asegurar representatividad.
Verticales
Técnica de escalado que mapea valores al rango [0,1].
Datos erróneos detectados por métodos estadísticos.
Método para reducir dimensionalidad mediante rotación de ejes basada en varianza.
Método de normalización que ajusta datos usando media y desviación estándar.
Técnica de muestreo que prioriza datos recientes usando decaimiento exponencial.
Matriz que mide la relación entre pares de variables.
Vectores propios utilizados en análisis de componentes principales.
Método general de reducción de dimensionalidad relacionado con PCA.