處理方法很多，使用不同的方法，對最終的機器學習模型會產生不同的影響。本文將對常用的無量綱化技術進行總結 ...

1.無量綱化定義 無量綱化，也稱為數據的規范化，是指不同指標之間由於存在量綱不同致其不具可比性，故首先需將指標進行無量綱化，消除量綱影響后再進行接下來的分析。 2.無量綱化方法 無量綱化方法有很多，但是從幾何角度來說可以分為：直線型、折線型、曲線形無量綱化方法。 （1）直線型無量綱化方法 ...

常見的數據標准化方法有以下6種： 1、Min-Max標准化 Min-Max標准化是指對原始數據進行線性變換，將值映射到[0,1]之間 2、Z-Score標准化 Z-Score(也叫Standard Score，標准分數)標准化是指：基於原始數據的均值(mean)和標准差(standard ...

（一）離差標准化數據 離差表轉化是對原始數據的一種線性變換，結果是將原始的數據映射到[0,1]區間之間，轉換公式為： 其中 max 為樣本數據的最大值，min 為樣本數據的最小值，max-min 為極差。利差標准化保留了原始數據值之間的聯系，是消除量綱和數據取值范圍 ...

1 為何需要標准化 有的數據，不同維度的數量級差別較大，導致有的維度會主導整個分析過程。如下圖所示： 該圖的數據維度\(d=30\)，樣本量\(n=40\)，上面的圖是對原始數據做PCA后，第一個PC在各個維度上的權重的平行坐標圖，下面的圖則是對數據做標准化之后的情況。可以發現，在原始數據 ...

含義 數據標准化和歸一化存在區別 數據歸一化是數據標准化的一種典型做法,即將數據統一映射到[0,1]區間上. 數據的標准化是指將數據按照比例縮放,使之落入一個特定的區間. 意義 求解需要 比如在SVM中處理分類問題是又是需要進行數據的歸一化處理,不然會對准確率產生很大的影響,具體 ...

統計指標是數據分析的基本元素，變量之間的對比分析和綜合分析是最基本、最常用的統計分析方法。當統計指標的量綱不同或性質不同時，如果直接用原始數據進行數據分析，往往會得到不合理的結論。 為什么要進行數據標准化 對單個指標進行比較，假設對3名新生嬰兒體重（5，6，7）和3名成年人的體重 ...

處理數據時經常會遇到比較兩個不同數據集的情況（比如比較具有不同教育水平地區學生的成績，比較不同網頁的受歡迎程度），這時就需要先將數據標准化，再進行比較。 數據的標准化（normalization）是將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。在某些比較和評價的指標處理中經常會用到，去除數據的單位 ...