原文:三種常用數據標准化方法

引入 評價是現代社會各領域的一項經常性的工作,是科學做出管理決策的重要依據。隨着人們研究領域的不斷擴大,所面臨的評價對象日趨復雜,如果僅依據單一指標對事物進行評價往往不盡合理,必須全面地從整體的角度考慮問題,多指標綜合評價方法應運而生。所謂多指標綜合評價方法,就是把描述評價對象不同方面的多個指標的信息綜合起來,並得到一個綜合指標,由此對評價對象做一個整體上的評判,並進行橫向或縱向比較。 而在多指標 ...

2018-07-12 17:00 0 1240 推薦指數:

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常用數據標准化方法

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 ...

Mon Nov 05 07:14:00 CST 2012 0 5582
常用數據標准化方法

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 ...

Thu Oct 03 15:57:00 CST 2013 0 6932
【轉】常用數據標准化(歸一)的方法

源:為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一? - zhanlijun - 博客園 歸一化為什么能提高梯度下降法求解最優解的速度? 斯坦福機器學習視頻做了很好的解釋:https://class.coursera.org/ml-003/lecture/21 如下圖所示 ...

Thu Jun 01 22:05:00 CST 2017 0 5293
數據標准化方法與意義

含義 數據標准化和歸一存在區別 數據歸一數據標准化的一典型做法,即將數據統一映射到[0,1]區間上. 數據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 ...

Sun Jul 02 00:29:00 CST 2017 0 2166
R中,數據標准化方法

標准化方法(Normalization Method)數據標准化是將數據按比例縮放,使之落入一個小的特定區間。由於指標體系的各個指標度量單位是不同的,為了能夠將指標參與評價計算,需要對指標進行規范化處理,通過函數變換將其數值映射到某個數值區間。一般常用的有以下幾種方法。(1) 最小-最大規范 ...

Tue Aug 15 04:13:00 CST 2017 0 1640
數據標准化

常見的數據標准化方法有以下6: 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 ...

Mon Sep 21 01:07:00 CST 2020 0 542
三、標准化數據

(一)離差標准化數據 離差表轉化是對原始數據的一線性變換,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 ...

Fri May 28 23:23:00 CST 2021 0 1013
 
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