数据归一化

最新推荐文章于 2024-08-04 11:40:08 发布
最新推荐文章于 2024-08-04 11:40:08 发布
阅读量544 收藏 1
点赞数
分类专栏： 基础数学

把数据规范到【0~1】

在这里插入图片描述

把数据规范到【-1~1】

x_norm = 2(x-x_min) - (x_max - x_min) / x_max - x_min

具体在哪里看到的忘了， 详细的直接搜索关键词“数据标准化”

SBM-DEA模型及MATLAB应用——基于数据包络分析的数据包络分析模型
2301_79331387的博客
09-18 2776
SBM-DEA模型是一种基于数据包络分析的模型，通过结合SBM方法和DEA方法，可以更准确地评估决策单元的效率。通过使用MATLAB的线性规划函数，我们可以实现SBM-DEA模型并获得决策单元的效率值和指标权重。DEA模型在许多领域都有广泛的应用，例如评估企业的生产效率、医院的医疗服务效率等。SBM-DEA模型是一种基于数据包络分析的模型，用于评估决策单元的效率。其中，θ表示决策单元的效率，u和v表示输入和输出指标，x和y表示输入和输出变量。最终，我们可以得到决策单元的效率值以及输入和输出指标的权重。
DEA数据包络分析--python实现
u012121721的博客
12-23 1万+
数据包络分析、DEA、效率分析
数据标准化（归一化）处理
Debug_Snail的专栏
06-29 2404
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法： 一、min-max标准化（Min-Max Normalization） 也称为
数据预处理--标准化与归一化
weixin_41712808的博客
12-21 718
一、标准化 from sklearn import preprocessing import pandas as pd date=pd.read_csv(r'路径') cols=['age','salary'] date[cols]=preprocessing.StandardScaler().fit_transform(date[cols]) #也可写成： date=preproces...
python实现超效率-SBM模型
weixin_63253486的博客
07-01 1万+
python实现超效率SBM模型的代码及相关原理讲解。
数据归一化matlab代码
12-13
数据归一化是一种在数据分析和机器学习中常用的数据预处理技术，目的是将不同尺度或分布的数据转换到同一尺度上，以便更好地进行比较和分析。在MATLAB中，我们可以编写简单的脚本来实现这一过程。MATLAB代码实现数据...
guiyihua.rar_c++ 数据归一化_guiyihua_归一化_归一化处理_数据 归一 处理
09-20
数据归一化是一种在数据分析和机器学习中常用的数据预处理技术，目的是将原始数据转换到一个统一的尺度上，使得不同特征之间的差异性不会对模型训练造成过大影响。在这个名为"guiyihua.rar"的压缩包文件中，包含了一...
python数据归一化及三种方法详解
01-20
数据归一化是数据分析中的重要步骤，特别是在比较不同尺度或量级的数据时，它能确保数据间的可比性。在Python中，有多种方法可以实现数据的归一化，这里我们将详细探讨三种常用的方法：min-max标准化、Z-score标准化...
基于数据归一化以及Python实现方式
01-20
数据归一化： 数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，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。 为什么要做归一化： 1）加快梯度下降求最...
libsvm-3.21_svm预测_svm回归_数据归一化_SVM_
09-30
本文将深入探讨SVM在回归分析中的应用，以及数据预处理中的一个重要步骤——数据归一化。 SVM预测是SVM算法在分类问题中的应用，通过构建一个超平面来最大化类别间隔，从而对未知数据进行预测。在这个过程中，SVM...
使用SBM-DEA模型优化绩效评估：理论、案例与MATLAB实践
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
09-28 3482
数据包络分析是一种非参数方法，用于评估各种类型的决策单元，如企业、医院、学校等。其核心思想是将各个决策单元的输入和输出转化为一个效率评分，以比较它们的相对绩效。DEA的主要应用领域包括绩效评估、资源分配、效率改进等。
SBM模型、超效率SBM模型代码及案例数据（补充操作视频）
li514006030的博客
05-12 7758
SBM（Slack-Based Measure）模型是一种数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）的方法，用于评估决策单元（Decision Making Units, DMUs）的效率。而超效率SBM模型是对SBM模型的一种扩展，它允许DMU的效率值超过1，从而可以对有效率的DMU进行进一步的区分和排名。工具包内含Matlab代码、教学文件、相关讲解文件以及示例数据。数据名称：SBM模型、超效率SBM模型代码。SBM模型、超效率SBM模型代码。
数据包络分析DEA（数学建模）
热门推荐
m0_52124992的博客
01-31 2万+
数据包络分析DEA（数学建模）
数据包络分析（DEA）深度解析：评估决策单元的综合效率
最新发布
零度°C的博客
08-04 6970
数据包络分析（DEA）是一种衡量生产效率的非参数方法，它评估多个输入和输出的生产过程，尤其适用于多输入多输出的复杂系统。对于效率低下的DMU2，我们需要进一步分析原因，可能的建议包括减少运营成本、增加员工培训以提高工作效率，或调整贷款和存款策略。选择要评估的决策单元（如医院、银行分行、学校等），并确定输入（如成本、劳动力、资本）和输出（如服务量、收益、满意度）。根据这些结果，DMU1和DMU3是有效的（效率得分为1），而DMU2是低效的（效率得分为0.8）。重新计算DEA模型，并记录效率得分的变化。
归一化处理过程Demo
hu的博客
04-09 1901
1.生成数据#include <iostream> #include <math.h> using namespace std; int main(int argc, char *argv[]) { FILE *l_pFile = fopen("E:/workspace/001.dat", "wb"); if (l_pFile == NULL) ...
matlab 中 将一组数据归一化到（0，1）之间
CP3_Zhang的博客
10-31 2万+
用函数mapminmax 1 默认的map范围是[-1, 1]，所以如果需要[0, 1]，则按这样的格式提供参数: MappedData = mapminmax(OriginalData, 0, 1);2 只按行归一化，如果是矩阵，则每行各自归一化，如果需要对整个矩阵归一化，用如下方法： FlattenedData = OriginalData(:)’; % 展开矩阵为一列，然后转置为一行。
美赛常用算法及代码——(1)DEA数据包络分析法
meiminglalal的博客
02-08 8701
一、概述 目前，开发出一种技术，通过明确地考虑多种投入（即资源）的运用和多种产出（即服务）的产生，利用线性规划的方法，用来比较提供相似服务的多个服务单位之间的效率，这项技术被称为数据包络线分析（DEA）。 二、特点及应用 1.适合用于多输出-多输入的有效性综合评价问题，在处理所输出-多输入的有效性评价方面具有绝对优势 2.应用DEA方法建立模型前无需对数据进行量纲化处理 3.无需任何权重假设...
数据分析系列：绩效（效率）评价与python实现（层析分析、topsis、DEA）
u011517132的博客
04-26 9415
当分析一个项目是否可行，或多个决策中挑选出最优的一个进行执行，对以往的项目或人员进行绩效评价时，我们需要对一项业务或人员的绩效（效率）进行打分。这就是绩效（效率）评价的目标。 假设有下面一个案例，我们对一个进行产品进行用户增长的广告投放，假设我们有多个广告承接商可以选择。具体的我们应该选择哪一个广告承接商？这就可以用一些绩效评价的方法解决，可用户绩效（效率）评价的方法非常多，这里只介绍层析分析法，...
MATLAB实现数据归一化处理技巧
资源摘要信息:"本资源提供了一个MATLAB代码文件，用于实现数据归一化处理。数据归一化是数据预处理的一种重要技术，旨在将不同的数据单位和数量级统一到相同的范围内，以便于进行有效的分析和建模。这一处理过程对于...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值