tsne 数据不做预处理： # coding: utf-8 import collections import numpy as np import os import pickle from sklearn.neighbors import NearestNeighbors ...

1.无量纲化定义 无量纲化，也称为数据的规范化，是指不同指标之间由于存在量纲不同致其不具可比性，故首先需将指标进行无量纲化，消除量纲影响后再进行接下来的分析。 2.无量纲化方法 无量纲化方法有很多，但是从几何角度来说可以分为：直线型、折线型、曲线形无量纲化方法。 （1）直线型无量纲化方法 ...

在进行数据分析时，数据具有单位是非常常见的，比如说GDP可以以亿作为单元，也可以以百万作为单位，那么此时就会出现由于单位问题导致的数字大小问题；这种情况对于分析可能产生影响，因此需要对其进行处理，但是处理的前提是不能失去数字的相对意义，即之前数字越大代表GDP越高，处理后的数据也不能失去这个特性 ...

源： https://blog.csdn.net/OnTheWayGoGoing/article/details/79871559 在进行特征选择之前，一般会先进行数据无量纲化处理，这样，表征不同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性，如1cm 与 0.1kg 你怎么比？无量纲 ...

一.现在我主要讲解数据挖掘的基本规范流程 数据挖掘通常需要数据收集，数据集成，数据规约，数据清理，数据变换，数据挖掘实施过程，模式评估和知识表示 1.数据收集：根据所得的数据，抽象出数据的特征信息，将收集到的信息存入数据库。选择一种合适的数据存储和管理的数据仓库类型 2.数据集成：把不同来 ...

1.原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。 2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。 3.数据挖掘中使用的数据的原则 应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性，这个选取过程应参考的原则是：尽可能赋予属性名和属性值明确 ...

一、概念 特征选择feature selection：也被称为variable selection或者attribute selection. 是选取已有属性的子集subset来进行建模的一种方式. 进行特征选择的目的主要有: 简化模型，缩短训练时间，避免维数灾难(curse ...

(4)—数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)—训练模型 6.使用sklear ...