请列出五个常见的数据预处理步骤并解释它们是做什么的。
1. 数据清洗：去除缺失值、异常值和重复数据等不合法或无用的数据，以便后续的分析和建模。
2. 特征选择或降维：根据数据集和任务需求，选择最具代表性的特征或通过降维方法（如PCA）将高维数据映射到低维空间，以减少噪声和冗余数据，提高模型准确性。
3. 数据变换：对数据进行归一化、标准化、离散化、正则化等操作，转化为适合模型使用的格式，同时可以减少特征之间因度量单位不同、数据分布不均等带来的误差。
4. 数据集划分：将原始数据集分为训练集、验证集和测试集等不同部分，其中训练集用于模型训练，验证集用于模型选择和调优，测试集用于评估模型准确性和泛化能力。
5. 特定领域的数据预处理技术：根据具体任务和领域需求，使用特定领域的数据预处理技术，如文本预处理、图像处理、音频处理等。例如，在文本分类任务中，会进行文本分词、去除停用词、词干提取等处理，以便模型更好地理解文本数据。