1、概述 特征E的重定比例值計算為： 請注意，由於零值可能會轉換為非零值，所以即使對於稀疏輸入，轉換器的輸出也將是DenseVector。 2、code ...

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1、概念 2、code ...

1.導入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import ...

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 ...

api返回值的標准化 例如 封裝返回對象 對象被封裝在base.util.ResponseUtils類型下，返回值是標准的ResponseEntity對象，返回體 進行了二次封裝，主要有status,messsage和data組成，返回方法有ok和okMessage，如果 真是返回消息 ...

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 ...