数据标准化处理

最新推荐文章于 2025-04-24 20:59:53 发布

fangyan1221

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分类专栏：数学补漏知新文章标签：归一化

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数据标准化是消除不同指标间量纲影响的重要步骤，包括min-max标准化、log函数变换、atan函数转换和Z-score标准化等方法。min-max标准化将数据映射到[0-1]区间，但易受新数据影响；log函数变换需注意保持数据正向；atan函数转换适用于非负数据；Z-score标准化则使数据符合均值0、标准差1的标准正态分布。

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数据的标准化（Normalization），也就是将数据按照比例缩放，使之落入特定区间内。因为不同的指标往往具有不同的量纲和单位，这样的数据会影响分析结果，为了消除指标之间的这种影响，需要进行数据标准化处理，使个指标处于同一量级，让指标有可比性。常用的归一化有两种方法：

一、min-max标准化(Min-Max Normalization)

这是最典型的标准化方法，此法也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0-1]之间，转换函数如下：

S=S−SminSmax−Smin

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