缺陷檢測中的數(shù)據(jù)預處理技術常見方法主要包括以下幾種：

1. 數(shù)據(jù)清洗

缺失值處理：處理數(shù)據(jù)中的缺失值，常見方法包括刪除缺失值、填充缺失值（如使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)、插值法、回歸法等）以及使用模型預測缺失值等。

異常值處理：識別和處理數(shù)據(jù)中的異常值，常見方法包括刪除異常值、替換異常值或將異常值視為缺失值等。

數(shù)據(jù)去重：去除重復數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的唯一性。

2. 數(shù)據(jù)轉換

標準化/歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到相同的數(shù)值范圍，避免不同特征之間量綱差異帶來的影響。常見方法包括Z-score標準化、Min-Max歸一化等。

數(shù)據(jù)編碼：對分類數(shù)據(jù)進行編碼，以便進行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析或建模。

3. 插補法

熱卡插補：在完整數(shù)據(jù)中找到一個與包含空值的對象最相似的對象，然后用這個相似對象的值來進行填充。

擬合插補：利用有監(jiān)督的機器學習方法（如回歸、最鄰近、隨機森林、支持向量機等）對缺失值進行預測。

多重插補：在高缺失率下的首選插補方法，考慮了缺失值的不確定性。

4. 其他數(shù)據(jù)預處理技術

數(shù)據(jù)集成：主要方法是數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)傳播和數(shù)據(jù)虛擬化，用于增大樣本數(shù)據(jù)量或提供數(shù)據(jù)的實時統(tǒng)一視圖。

數(shù)據(jù)平滑：對于噪聲數(shù)據(jù)，可以進行平滑處理，以減小噪聲對數(shù)據(jù)分析的影響。

數(shù)據(jù)泛化：用更抽象（更高層次）的概念來替換低層次或原始的數(shù)據(jù)，以減少數(shù)據(jù)的復雜性。

缺陷檢測中的數(shù)據(jù)預處理技術涵蓋了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、插補法以及其他一些技術，這些方法的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和缺陷檢測提供可靠的基礎。