选用合适的数据集，使用开源的python库例如scikit learn，实现特征降维；ppca和lda；缺失值处理；全局均值，局部均值，k近领；数据规范化：最小-最大规范化，Z-分数规范化；离散化：等宽，等频，KMeans。

在Python中，使用Scikit-Learn库实现数据处理和特征降维通常会涉及到以下几个步骤：

1. **选择数据集**：
首先，需要选择一个适合处理的数据集，比如iris、digits等经典的机器学习数据集，或者自行加载csv文件或其他格式的数据。

2. **特征降维**：
- **PCA (主成分分析)**: `from sklearn.decomposition import PCA`. 例如，对于数据集X：

     pca = PCA(n_components=2)  # 设定保留多少主成分
     X_pca = pca.fit_transform(X)

- **LDA (线性判别分析)**: `from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis`. 类似地，`lda = LDA()`, 然后 `X_lda = lda.fit_transform(X, y)`，其中y是标签。

3. **缺失值处理**：
- **全局均值填充**: 使用`pd.DataFrame.fillna(df.mean())`。
- **局部均值填充**: 使用`df.interpolate()`方法。
- **KNN插补**: 使用`Imputer`或`SimpleImputer`从`sklearn.impute`模块，但Scikit-Learn已不再推荐直接使用KNN插补。

4. **数据规范化**：
- **最小-最大规范化** (`MinMaxScaler`): `from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler`。
- **Z-分数规范化** (`StandardScaler`): `from sklearn.preprocessing import StandardScaler`。

5. **离散化**：
- **等宽离散化**: `pd.cut`函数，例如 `discretized_data = pd.cut(X, bins=5)`。
- **等频离散化**: `pd.qcut`函数。
- **KMeans聚类**: `from sklearn.cluster import KMeans`，但这里通常是用于分组而非离散化，比如进行客户细分。