数据的预处理之量纲消除

最新推荐文章于 2024-02-29 10:42:18 发布
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这篇博客主要探讨了数据预处理中的量纲消除步骤，适合那些希望了解该概念的读者。通过阅读，你可以了解到如何使用scale()方法进行数据标准化。


如果对于不明白原理的同学，可以查看memory的博客

memory的博客

http://blog.sina.com.cn/u/1974002713

#数据的预处理之量纲消除

rm(list = ls())
#第一min-max标准化
data<-matrix(c(4,7,6,8,9,9,4,3,5),nrow = 3)


stddata <- data.frame()


for(i in 1:dim(data)[1]) {
  for(j in 1:dim(data)[2]) {
    stddata[i,j]<-((data[i,j]-(min(data[,j])))/(max(data[,j])-min(d
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解锁数据宝藏：数据挖掘之数据预处理全解析
邓邓子的博客
06-20 1055
在数据挖掘领域，数据预处理是挖掘高质量结果的关键前提。本文系统阐述数据预处理的重要性，深入剖析现实数据存在的不完整、含噪声等问题及其对挖掘结果的影响。详细介绍数据清洗、集成、变换、归约等核心方法，涵盖缺失值处理、特征编码、归一化等技术细节。结合 Python 实践，展示数据加载、清洗、转换等全流程操作，并通过电子商务客户数据、电力窃漏电数据等实际案例，呈现预处理的应用效果。最后对数据预处理的未来发展趋势进行展望，为数据挖掘工作者提供理论与实践参考。
数据处理和分析之数据预处理：数据变换(DataTransformation)：数据标准化与归一化技术
最新发布
2401_87715305的博客
10-10 731
数据标准化是数据预处理中的关键步骤，通过最小-最大标准化、Z-Score标准化和小数定标标准化，可以确保数据在模型训练中具有相同的尺度，避免数值范围大的特征对模型结果产生偏斜。每种标准化技术都有其适用场景，选择合适的方法可以提高模型的性能和准确性。数据归一化是数据预处理中的关键步骤，通过线性归一化、非线性归一化和Logistic归一化等技术，可以有效地调整数据的分布，使其更适合后续的数据分析和机器学习模型的训练。选择合适的归一化方法取决于数据的分布特性和具体的应用场景。
消除量纲
黄立
11-19 4723
用query里做出的金额后面有一个CNY的单位，可以通过在query里使用公式来消除量纲。公式使用的如下：   之后在隐藏不带公式的列即可。
ML(5)-去量纲：归一化、标准化
sinat_40624829的博客
02-03 2万+
去量纲：归一化、标准化1.归一化(Normalization)1.1 Min-Max Normalization1.2 非线性Normalization2.标准化(Standardlization)2.1 Z-score Normalization3.标准化在梯度下降算法中的重要性 本系列博文为葫芦书《百面机器学习》阅读笔记。 去量纲化 可以消除特征之间量纲的影响，将所有特征统一到一个大致相同的数...
数据质量管理_第二篇 去量纲、数据归一化
Blog of Mary Sun
04-26 2万+
1、去量纲指是去除数据单位之间的不统一，将数据统一变换为无单位（统一单位）的数据集，也可以作为指标的权重，进行后续的加权计算。2、数据归一化数据分标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。A、对一维数据的缩放有如下定义：0-1归一化（normalization...
去除量纲——极差法
weixin_54197713的博客
08-27 1612
如今有n个样本，30项指标，现要对指标值xij(j=1,2,...,n;i=1,2,...,30)x_{ij}(j = 1,2,...,n;i = 1,2,...,30)xij​(j=1,2,...,n;i=1,2,...,30)做无量纲化处理，使 Mi=max{x1i,x2i,x3i,...,xni}M_i = max\left\{ x_{1i},x_{2i},x_{3i},...,x_{ni} \right\}Mi​=max{x1i​,x2i​,x3i​,...,xni​}； mi={x1i,x2i,
数据去量纲化（归一化、标准化、正则化）
Everyday is a nice day !
01-21 4039
https://blog.youkuaiyun.com/qq_45315982/article/details/103289412 https://www.cnblogs.com/aabbcc/p/9719383.html
python数据预处理之数据标准化的几种处理方式
09-19
Python数据预处理是数据分析流程中的关键步骤，其中数据标准化是一个重要的环节。标准化是将不同尺度、单位或分布形态的数据转化为统一格式的过程，以便更好地进行比较和分析。在Python中，有多种方法可以实现数据...
数据预处理pdf讲义超详细
10-18
- **标准化/归一化**：将数据缩放到相同的尺度上，以消除量纲的影响。 - **特征构造**：根据现有特征创建新的特征，以提高模型的表现力。 - **特征选择**：选择最具预测能力的特征子集，减少冗余特征，提高模型效率...
数据预处理（去量钢化）的四大方法与python实现
weixin_42532898的博客
08-28 1639
做数据分析，尤其是数据建模，一半的时间都会花费在数据预处理上。但不进行预处理又不可行，因为不处理就不能很好地进行数据压缩和可视化，也不能满足模型对数据的要求。 数据预处理重要又费时，如何提高数据预处理的效率呢？数据去量钢化预处理四大方法来了， python帮你轻松实现。 01.去量钢化四大方法 标准化（StandardScaler） StandardScaler使每个特征的平均值为0，方差为1。优点是确保每一个特征都在同一个数量级上，缺点是不能保证每个特征的最大值和最小值。 鲁棒标量化（RobustS
MATLAB针对数组或矩阵的行列归一化处理（0-1）代码
12-01
对数组或矩阵进行逐行或者逐列归一化处理（0-1），消除不同数据的量纲带来的误差，便与数据分析和回归方程建立，观察变量间变化趋势。
数据无量纲处理方法
凤凰涅槃
08-27 1万+
本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39953618/article/details/111101747 在进行数据分析时，数据具有单位是非常常见的，比如说GDP可以以亿作为单元，也可以以百万作为单位，那么此时就会出现由于单位问题导致的数字大小问题；这种情况对于分析可能产生影响，因此需要对其进行处理，但是处理的前提是不能失去数字的相对意义，即之前数字越大代表GDP越高，处理后的数据也不能失去这个特性，类似这样的处理我们统称为量纲化。 也或者计算距离，数字1和2的距离可
17种无量纲化处理的方式
m0_37228052的博客
02-29 1万+
无量纲化，也称为数据的标准化、规范化，是一种常用的数据预处理的方法。它的主要目的是通过数据变换消除不同特征或指标之间的量纲影响，使数据具有可比性，从而进行后续分析。在理解和应用无量纲化处理时，方向问题和量纲单位问题是非常重要的考虑因素。
特征工程中的数据标准化
优快云_Arice的博客
04-06 3124
数据标准化 数据标准化主要用来消除不同特征之间的量纲的影响，量纲指的是特征的计量单位，如果特征的单位不一致，那么不同的特征不能放在一起去比较。例如在日常生活中，身高的单位时cm，体重的单位时kg，二者不能直接比较。所以可以通过数据标准化的方法，来消除不同特征之间量纲的影响。 Min-Max 标准化 ...
去量纲、数据归一化
星之所望的博客
04-18 7581
1、去量纲 指是去除数据单位之间的不统一，将数据统一变换为无单位（统一单位）的数据集，也可以作为指标的权重，进行后续的加权计算。 2、数据归一化 数据分标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 A、对一维数据的缩放有如下定义： 0-1归一化（nor...
三种常用数据标准化方法
热门推荐
bbbeoy的专栏
04-15 34万+
引入 评价是现代社会各领域的一项经常性的工作，是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法，就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来，并得到一个综合指标，由此对评价对象做一个整体上的评判，并进行横向或纵向比较。
量纲化处理汇总
m0_37228052的博客
10-28 1365
但是量纲化有很多种方式，但具体应该使用哪一种方式，并没有固定的标准，而应该结合数据情况或者研究算法，选择最适合的量纲化处理方式，SPSSAU共提供12种量纲化处理方法，下面进行说明。量纲化有很多种处理方式，其中常见的处理为12种，SPSSAU均有提供，可以将12种方法分为两大类，一类为‘有实际意义的量纲处理’另一类为‘数理化的量纲处理’。使用‘有实际意义的量纲处理’即均值化，初值化，最小值化，最大值化，求和归一化，平方和归一化。在实际研究中有的指标是越小越好，此时为逆向指标，需要对逆向指标正向且量纲化。
数据预处理(八)——小结
shi_jiaye的博客
08-05 524
主要内容： 数据预处理的必要性 数据清洗 数据集成 数据标准化 数据规约 数据变换与离散化 利用sklearn进行数据预处理 小结 （1）现实中获得的数据极易受到噪声、缺失值和不一致数据的侵扰。数据的质量决定了数据挖掘的效果，因此在数据挖掘之前要对数据进行预处理，提高数据质量，从而提高数据挖掘的效果。数据质量用准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性定义。 （2）数据清理用于填补缺失的值、光滑噪声同时识别离群点，并纠正数据的不一致性。数据清理通常是一个两步的迭代过程，即偏差检测和数据变换。 （3.
数据标准化的原因及方法
kensun0的专栏
07-03 8912
一、为何要将数据标准化？ 由于不同变量常常具有不同的单位和不同的变异程度。  不同的单位常使系数的实践解释发生困难。例如：第1个变量的单位是kg，第2个变量的单位是cm，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值（单位是kg）与第2个变量观察值之差的绝对值（单位是cm）相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加？  不同变量自身具有相差较大的变异时，会使
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