一.异常数据剔除
1.拉以达准则
（1）使用条件：测量次数充分大，数据组数较多的时候
（2）限制：当测量次数<=10次时，该准则失效。
2.马氏距离法
3.主要参见学习博客：https://blog.csdn.net/pandacsu/article/details/71159463
二.空间数据离散化
1.数据离散化定义：离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。
2.数据离散化的限制条件：离散化仅适用于只关注元素之间的大小关系而不关注元素本身的值!
3.数据离散化学习博客：
（1）https://blog.csdn.net/gao506440410/article/details/81908208
（2）https://blog.csdn.net/xzfreewind/article/details/77102835
4.数据离散化论文案例：file:///D:/QQ资料所在地/QQ资料下载大全/建模优秀论文1/2017_B_1510568787839.pdf（不好意思哈~仅限本地电脑使用）
5.数据离散化的优点：http://blog.sina.com.cn/s/blog_652090850100ynds.html