《表4 滑坡数据集属性特征》

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《不确定NNSB-OPTICS聚类算法在滑坡危险性预测中的研究与应用》

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获取的原始数据集中样本数目多达数百万条，包含属性项众多，其中包含大量缺失值、重复值、错误值。为了提高实验结果的准确率，需要对原始数据集进行数据预处理操作。首先结合滑坡相关理论以及黄土高原特殊的地质环境发生灾害的特征进行数据降维，保留坡度、坡高、坡向、植被、坡型、岩土体结构、降雨七个属性项作为聚类特征属性，滑坡危险等级作为决策属性，删除其余对滑坡发育影响较小的属性项。然后进行数据清洗，删除包含缺失值、重复值、错误值的记录。经过数据预处理后，获得有效的记录数据5 647 382条，数据集中属性特征如表4所示。