數據什么時候需要做中心化和標准化處理？
數據什么時候需要做中心化和標准化處理？ 以PCA為例說下中心化的作用。 下面兩幅圖是數據做中心化（centering）前后的對比，可以看到其實就是一個平移的過程，平移后所有數據的中心是（0，0）. 在做PCA的時候，我們需要找出矩陣的特征向量，也就是主成分（PC）。比如說找到的第一個 ...
原文：什么時候需要做數據標准化
哪些模型對標准化處理比較敏感 機器學習中有部分模型是基於距離度量進行模型預測和分類的。由於距離對特征之間不同取值范圍非常敏感，所以基於距離讀量的模型是十分有必要做數據標准化處理的。 最典型基於距離度量的模型包括k近鄰 kmeans聚類 感知機和SVM。另外，線性回歸類的幾個模型一般情況下也是需要做數據標准化處理的。決策樹 基於決策樹的Boosting和Bagging等集成學習模型對於特征取值大小並 ...
2020-09-08 15:13 0 990 推薦指數：
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