废物处理与回收：基于机器学习的废物回收优化_（3）.数据收集与预处理.docx

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数据收集与预处理

在基于机器学习的废物回收优化系统中，数据收集与预处理是至关重要的第一步。这一节将详细介绍如何有效地收集、清洗和预处理废物回收相关的数据，为后续的模型训练和优化提供高质量的输入。

1.数据收集

1.1数据来源

数据收集是任何机器学习项目的起点。在废物处理与回收领域，数据可以从多个来源获取，包括但不限于：

传感器数据：安装在废物处理设备上的传感器可以实时采集废物的物理特性（如重量、体积、湿度等）和环境参数（如温度、湿度等）。

图像数据：通过摄像头拍摄的废物图像可以用于视觉识别和分类。

标签数据：人工标注的废物类别数据，用于监督学习。

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