数据什么时候需要做中心化和标准化处理？
数据什么时候需要做中心化和标准化处理？ 以PCA为例说下中心化的作用。 下面两幅图是数据做中心化（centering）前后的对比，可以看到其实就是一个平移的过程，平移后所有数据的中心是（0，0）. 在做PCA的时候，我们需要找出矩阵的特征向量，也就是主成分（PC）。比如说找到的第一个 ...
原文：什么时候需要做数据标准化
哪些模型对标准化处理比较敏感 机器学习中有部分模型是基于距离度量进行模型预测和分类的。由于距离对特征之间不同取值范围非常敏感，所以基于距离读量的模型是十分有必要做数据标准化处理的。 最典型基于距离度量的模型包括k近邻 kmeans聚类 感知机和SVM。另外，线性回归类的几个模型一般情况下也是需要做数据标准化处理的。决策树 基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取值大小并 ...
2020-09-08 15:13 0 990 推荐指数：
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