清理特征
    移除未使用的属性值和无用的属性，并对剩余的值进行排序。

输入
    数据: 输入数据集 
输出
    数据: 过滤后的数据集 
    
命名属性定义有时包含在数据中不出现的值。即使原始数据中没有这种情况，数据过滤、选择示例子集等操作也可能移除所有属性具有特定值的实例。这些值会干扰数据展示，尤其是在各种可视化中，应该移除它们。

清除一个属性后，它可能变成单一值，在极端情况下，可能完全没有任何值（如果该属性的值对于所有实例都是未定义的）。在这种情况下，可以移除该属性。

属性值的顺序是另一个问题：如果数据从文件中读取，文件格式中的值事先没有声明，它们会按照出现顺序进行排序。有时，我们更希望它们按字母顺序排序。

1.清除属性。 
2.清除类别。 
3.清除元属性。 
4.过滤过程信息。 
5.生成报告。 
6.如果勾选了“自动应用”，当小部件设置发生变化时，小部件将输出数据。 

这样的净化是由小部件Purge Domain完成的。普通属性和类别属性是分别处理的。对于每个属性，我们可以决定是否要进行排序。然后，我们可以允许小部件移除值少于两个的属性，或如果类别属性类别少于两个，移除类别属性。最后，我们可以指示小部件检查哪些属性值实际上出现在数据中，并移除未使用的值。如果未允许移除属性，小部件不能移除值，因为没有任何意义的属性没有值。

新的、减少的属性有一个“R”前缀，这与原始属性区分开来。新属性的值可以从旧值计算得出，但不能反向进行。这意味着如果你用新属性构建一个分类器，你可以用它来分类由原始属性描述的实例。但反之则不行：用旧属性构建一个分类器，并将其用于由减少后的属性描述的实例，这是行不通的。幸运的是，后者很少是这种情况。在典型设置中，你会探索数据、可视化它、过滤它、净化它……然后用原始数据测试最终模型。

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