原文：數據標准化 - 數據挖掘算法（1）
銀河統計 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，去除數據的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。其中最典型的就是 標准化和Z標准化。 由於不同變量樣本常常具有不同的單位和不同大小的數量值。如第一個變量的單位是kg，第二個變量的單位是cm，在計算絕對距離時將出現將兩個 ...
2017-04-01 13:37 0 4355 推薦指數：
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（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 ...
ps：由於篇幅問題，這篇博客主要介紹數據挖掘標准化流程中的project understanding問題，剩下的5個方面，特別是modeling等涉及具體算法的部分會在后續的博客中以結合orange和knime等開源軟件或者是一些python小程序的形式寫下去 本文的一部分是翻譯 ...
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為：\n',x) print('method1:指定均值方差數據標准化(默認均值0 方差 1):') pr ...
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