缺陷检测中的数据预处理技术常见方法主要包括以下几种：
1. 数据清洗
缺失值处理：处理数据中的缺失值，常见方法包括删除缺失值、填充缺失值（如使用均值、中位数、众数、插值法、回归法等）以及使用模型预测缺失值等。
异常值处理：识别和处理数据中的异常值，常见方法包括删除异常值、替换异常值或将异常值视为缺失值等。
数据去重：去除重复数据，确保数据的唯一性。
2. 数据转换
标准化/归一化：将数据缩放到相同的数值范围，避免不同特征之间量纲差异带来的影响。常见方法包括Z-score标准化、Min-Max归一化等。
数据编码：对分类数据进行编码，以便进行后续的数据分析或建模。
3. 插补法
热卡插补：在完整数据中找到一个与包含空值的对象最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。
拟合插补：利用有监督的机器学习方法（如回归、最邻近、随机森林、支持向量机等）对缺失值进行预测。
多重插补：在高缺失率下的首选插补方法，考虑了缺失值的不确定性。
4. 其他数据预处理技术
数据集成：主要方法是数据整合、数据传播和数据虚拟化，用于增大样本数据量或提供数据的实时统一视图。
数据平滑：对于噪声数据，可以进行平滑处理，以减小噪声对数据分析的影响。
数据泛化：用更抽象（更高层次）的概念来替换低层次或原始的数据，以减少数据的复杂性。
缺陷检测中的数据预处理技术涵盖了数据清洗、数据转换、插补法以及其他一些技术，这些方法的目的是提高数据的质量和一致性，为后续的数据分析和缺陷检测提供可靠的基础。
