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最新推荐文章于 2024-03-11 12:24:08 发布

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#规范化

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min-max规范化（归一化）的值域为[0,1]

零-均值规范化(z-score)的值域貌似是[-∞，∞]

小数定标规范化的值域为[0,1]

问我要公式？

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对于噪声数据理解以及Min-Max 规范化和 Score规范化(零-均值规范化)的实例【数据预处理】

一键难忘的博客

11-11

2911

5.属性构造（特征构造）：由给定的属性构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程。2.若在规范化后添加新的数据，当新数据落在原数据的区间[minA， max A ]之外，将导致“越界”z-score规范化（零均值规范化）：属性A的值基于A的平均值和标准差规范化。3.数据泛化（概化）：使用概念分层，用高层概念替换低层或“原始”数据。通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。1.平滑：去掉数据中的噪声。用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。1.使用“元数据”：关于数据的数据。

数据挖掘概念与技术（原书第三版）范明孟小峰译-----第三章课后习题答案

Jack小站

05-21

2万+

数据挖掘概数据挖掘概念与技术（原书第三版）范明孟小峰译-----第三章课后习题答案3.1 数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性、一致性问题……

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13 数据变换 规范化方法

qq_40678779的博客

07-01

1303

# Author:Nimo_Ding ''' 数据规范化的三种方法： 1、Mix-max规范化将数据归到[0,1]区间 2、Z-Score规范化将数据规范到0均值，1方差的标准正态分布上，减少我们说的百分制80分，500分制80分的数据值差异问题 3、小数定标规范化 将数据转化为[-1,1]区间内。 ''' # Python的SciKit-Learn库的使用 # 使用SciKit-Learn进行数据规范化 print('\n# 1、Min-max规范化') ''' 让原始数.

数据预处理 - 归一化与Z-Score标准化

Panpan Wei的博客

04-16

1万+

归一化归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为标量，在多种计算中都经常用到这种方法。归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。最大最小标准化 x*=(x-min)/(max−min) ...

数据挖掘实验（一）数据规范化【最小-最大规范化、零-均值规范化、小数定标规范化】

qq_62377885的博客

10-03

5235

数据规范化处理是数据挖掘的一项基础工作。不同的属性变量往往具有不同的取值范围，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间由于取值范围带来的差异，需要进行标准化处理。将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。

【数据分析】数据预处理—最小-最大规范化、z-score规范化、小数定标规范化

我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是

03-22

5506

例如，我们需要考察学生A和学生B的某门课程成绩。A的考试满分是100分（及格60分），B的考试满分是150分（及格90分）。显然，A和B的100分代表着完全不同的含义。

哈工程自动化考研面试题库

10-30

【哈工程自动化考研面试题库】是为准备哈尔滨工程大学自动化专业研究生面试的考生们精心整理的一份参考资料。这份题库旨在帮助考生在面试环节中展现出扎实的专业基础和优秀的综合素质，从而提高录取几率。题库内容...

哈工程计算机复试---数据库题目资料

03-17

综上所述，“哈工程计算机复试—数据库题目资料”覆盖了数据库的基础概念、数据库管理系统、数据库设计与规范化、数据库安全与备份恢复以及性能优化等方面的知识点。对于准备参加哈工程计算机专业复试的学生来说，...

【系统分析方法在哈工大深圳算法试卷中的应用】：系统化解决算法问题的钥匙

[【系统分析方法在哈工大深圳算法试卷中的应用】：系统化解决算法问题的钥匙](https://static.vue-js.com/eca03690-1620-11ec-8e64-91fdec0f05a1.png) # 摘要本文旨在深入探讨系统分析方法在算法解题中的应用及...

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11. 代码的规范化：给定的程序片段中未看到标准的编程格式，如使用`int main()`代替`void main()`作为程序入口点，以及使用大括号`{}`来明确代码块的开始和结束，这些是C语言编程中推荐的规范做法。 12. 程序的健壮...

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qq_43060870的博客

07-03

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=============需要原版答案请留言！！============== 3.1 数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性、一致性问题。提出其他两个方面的数据质量。准确性：对于一些需要进行精准营销的商品，比如蛋糕店的生日蛋糕、孕妇必备物品等，以上这些商品则需要数据的准确性。完整性：如果要对某宝、某东或者某宁的买家信息进行一个数据挖掘，从而用来营销其他东西，比如要对地址进行挖掘，此时详细、完整的地址数据则是一个必备的特性。一致性问题：由于某些不可抗因素而导致的数据不一致，比如技术问题.

数据标准化处理

babychrislee3的博客

12-28

5460

Z-score 标准化适用范围 1.数据的最大值和最小值未知 2.有超出取值范围的离群数据经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其转化函数为： x∗=（x−μ）/σ 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。缺点估算Z-Score需要总体的平均值与方差，但是很难得到，大多数情况下是用样本的均值与标准差替代。对于数据的分布有一定的...

z-score标准化方法

缘源园

02-21

3257

z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。新数据=（原数据-均值）/标准差

数据规范化与数据离散化

不兼容旧版本

10-02

4137

为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。

标准分数（Z-score）

weixin_46687533的博客

01-30

1万+

Z-score标准化是一种常用的数据预处理方法，它有助于数据的标准化，使得数据在不同的分布或条件下可以进行比较。Z-score，又称标准分数，是一种统计学上的概念，用于描述一个数值相对于整个数据集的平均值的位置。Z-score的意义在于，它可以将原始分数标准化，即将其转换为一种相对于平均值的相对位置，这样就可以在不同的数据分布之间进行比较。统计学和机器学习：在标准化数据时，通过Z-score标准化，将数据转换为具有平均值为0和标准差为1的正态分布，以便于模型训练和计算。

Z-score规范化（标准化）的原理：中心化和缩放尺度

YHKKun的博客

03-11

9788

除了中心化之外，Z-score规范化还通过将中心化后的每个数据点除以数据集的标准差（σ），将数据缩放到相同的尺度。Z-score规范化（也称为标准化）是数据预处理中常用的一种方法，通过计算每个数据点与均值之间的差异，并将其除以标准差，来将原始数据转换为具有零均值和单位方差的新数据集。：Z-score规范化通过从每个原始数据点中减去数据集的均值（μ），将数据的中心移动到零点。这一步是为了消除数据的原始均值对分析结果的影响，使得新的数据集具有零均值。Z-score规范化的原理基于统计学中的标准分数概念。

归一化和标准化(Z-Score)

eevee_1的博客

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1万+

在处理数据过程中，通常会有不同规格的数据，比如年龄的取值范围是0-130，收入的取值范围是0-100000等等，如果不进行归一化或标准化处理，梯度下降每次走过的相对长度就不一样，就导致某个参数很快就找到了最优解，另一个参数还早得很。

字节打印流20200924

m0_46281234的博客

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（1）PrintStream(String fileName)：用指定的文件名创建新的打印流；（2）使用继承父类的方法写数据，查看的时候会转码；使用自己独有的方法写数据，查看的数据原样输出。