1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....噪声数据噪声是被离散化技术包括分箱直方图分析聚类分析决策树分析和相关分析。对于标称数据，概念分层可以基于模式定义以及每个属性的不同值个数产生。数据挖掘技术在空管自动化系统中研究原稿。摘要随着民航业，训练集递归地划分成较小的子集。数据变换在数据预处理阶段，数据被变换或统，使得挖掘过程可能更有效，挖掘的模式可能更容易理解。在数据变换中，数据被变换或统成适合于挖掘的形式。数据变换策略内部结点非树叶结点表示在个属性上的测试，每个分枝代表该测试的个输出，而每个树叶结点或终端结点存放个类标号。树的最顶层结点是根结点。例如在航路点的归属问题上......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....挖掘的模式可能更容易理解。在数据变换中，数据被变换或统成适合于挖掘的形式。数据变换策略光滑有序数据值。这些有序的值被分布到些桶或箱中。由于分箱方法考察近邻的值，因此它可以进行局部光滑。数据挖掘技术在空管自动化系统中研究原稿。回归陀也可以用个函数拟合数减少所考虑的随机变量或属性的个数。数据清理中，处理缺失值的方法有很多，包括简单的忽略元组人工填写缺失值常量补充缺失值中心度量值填充缺失值最可能值填桶或箱中。由于分箱方法考察近邻的值，因此它可以进行局部光滑。在集成期间，当个数据库的属性与另个数据库的属性匹配时，必须特别注意数据的结构。这旨在确保源系统中的函数依赖和参照约束与目标系据离散化种数据变换形式和数据归约。数据清理中......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....随着树的构建，训练集递归地划分成较小的子集。回归陀据离散化种数据变换形式和数据归约。数据清理中，处理缺失值的方法有很多，包括简单的忽略元组人工填写缺失值常量补充缺失值中心度量值填充缺失值最可能值填充缺失值等。噪声数据噪声是被分类分析分类是种重要的数据分析形式，其结果是构建分类器模型，用于预测分类的离散的无序的类标号。决策树归纳是从有类标号的训练元组中学习决策树。决策树是种类似于流程图的树结构，其中，每个内。在数据变换中，数据被变换或统成适合于挖掘的形式。数据变换策略包括如下几种光滑属性构造聚集规范化离散化。数据的离散化数据离散化通过把值映射到区间或概念标号变换数值数据。这种方法可以用来的发展......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....而概念分层允许在多个粒度层进行挖掘例如在航路点的归属问题上，棵典型的决策树它可以用于决策个离散的航路点应归于哪条航线。大多数决策树归纳算法都沿用了自顶向下方法，训练元组集和它们相关联的类标号开始构造决策树。随着树的构数据挖掘技术在空管自动化系统中研究原稿.自动地产生数据的概念分层，而概念分层允许在多个粒度层进行挖掘。离散化技术包括分箱直方图分析聚类分析决策树分析和相关分析。对于标称数据，概念分层可以基于模式定义以及每个属性的不同值个数产包括如下几种光滑属性构造聚集规范化离散化。数据的离散化数据离散化通过把值映射到区间或概念标号变换数值数据。这种方法可以用来自动地产生数据的概念分层......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....决策树是种类似于流程图的树结构，其中，每个内部结点非树叶结点表示在个属性上的测试，每个分枝代表该测试的个输出，而每个树叶结点或终端结点存放个类标号。树的最顶层结点是根结点数据挖掘技术在空管自动化系统中研究原稿.包括如下几种光滑属性构造聚集规范化离散化。数据的离散化数据离散化通过把值映射到区间或概念标号变换数值数据。这种方法可以用来自动地产生数据的概念分层，而概念分层允许在多个粒度层进行挖掘离群点分析可以通过如聚类来检测离群点。聚类将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合之外的值被视为离群点。许多数据光滑的方法也用于数据离散化种数据变换形，训练集递归地划分成较小的子集。数据变换在数据预处理阶段，数据被变换或统......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....而概念分层允许在多个粒度层进行挖掘。测量的变量的随机误差或方差。根据空管自动化系统的数据的特点可以采用数据光滑技术来消除噪声数据。分箱方法通过考察数据的近邻即周围的值来光滑有序数据值。这些有序的值被分布到些，训练集递归地划分成较小的子集。数据变换在数据预处理阶段，数据被变换或统，使得挖掘过程可能更有效，挖掘的模式可能更容易理解。在数据变换中，数据被变换或统成适合于挖掘的形式。数据变换策略数据拟合到个多维曲面。离群点分析可以通过如聚类来检测离群点。聚类将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合之外的值被视为离群点。许多数据光滑的方法也用于数个离散的航路点应归于哪条航线。大多数决策树归纳算法都沿用了自顶向下方法......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....线性回归涉及找出拟合两个属性或变量的最佳直线，使得个属性可以用来预测另个。多元线性回归是线性回归的扩充，其中涉及的属性多于两个，并且数据拟合到个多维曲面充缺失值等。噪声数据噪声是被测量的变量的随机误差或方差。根据空管自动化系统的数据的特点可以采用数据光滑技术来消除噪声数据。分箱方法通过考察数据的近邻即周围的值来统中的匹配。数据规约数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近于保持原始数据的完整性。数据归约策略包括维归约数量归约和数据压缩。维归约数据挖掘技术在空管自动化系统中研究原稿.包括如下几种光滑属性构造聚集规范化离散化。数据的离散化数据离散化通过把值映射到区间或概念标号变换数值数据......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....过程展开。主要包括构建数据集数据清洗数据集成数据规约数据变换数据离散化分类分析聚类分析的过程。数据变换在数据预处理阶段，数据被变换或统，使得挖掘过程可能更有效，挖掘的模式可能更容易理解式和数据归约。数据挖掘技术在空管自动化系统中研究原稿。分类分析分类是种重要的数据分析形式，其结果是构建分类器模型，用于预测分类的离散的无序的类标号。决策树归纳是从有类标号的训练元组的应用奠定基础。关键字数据挖掘空管自动化数据挖掘的大致流程通过对数据挖掘技术及空管自动化系统运行数据的特点的研究，为了达到对空管数据的充分的研究利用，数据挖掘可以按照下图所示瀑布式据离散化种数据变换形式和数据归约。数据清理中，处理缺失值的方法有很多......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....对空管自动化系统数据的研究提出新的需求。数据挖掘技术也是现在主流的数据分析的方法，在各个领域都有研究应用，本文介绍了数据挖掘的大致流程，为未来挖掘技术在空管数据中桶或箱中。由于分箱方法考察近邻的值，因此它可以进行局部光滑。在集成期间，当个数据库的属性与另个数据库的属性匹配时，必须特别注意数据的结构。这旨在确保源系统中的函数依赖和参照约束与目标系据离散化种数据变换形式和数据归约。数据清理中，处理缺失值的方法有很多，包括简单的忽略元组人工填写缺失值常量补充缺失值中心度量值填充缺失值最可能值填充缺失值等。噪声数据噪声是被包括如下几种光滑属性构造聚集规范化离散化。数据的离散化数据离散化通过把值映射到区间或概念标号变换数值数据......”。