R中，数据标准化方法
标准化方法（Normalization Method）数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。一般常用的有以下几种方法。(1) 最小-最大规范化 ...
原文：R实战 第九篇：数据标准化
数据标准化处理是数据分析的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲，数据之间的差别可能很大，不进行处理会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异对数据分析结果的影响，需要对数据进行标准化处理，就是说，把数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。 在继续下文之前，先解释三个个术语： 所谓量纲，简单来说，就是说数据的单位 有些数据是有量纲的，比如身高，而有些 ...
2018-08-09 17:02 0 14065 推荐指数：
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数据标准化
常见的数据标准化方法有以下6种： 1、Min-Max标准化 Min-Max标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]之间 2、Z-Score标准化 Z-Score(也叫Standard Score，标准分数)标准化是指：基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard ...
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为：\n',x) print('method1:指定均值方差数据标准化(默认均值0 方差 1):') pr ...
数据0-1标准化
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标准化数据-StandardScaler
StandardScaler----计算训练集的平均值和标准差，以便测试数据集使用相同的变换 官方文档： class sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True ...