数据归一化

数据归一化是数据挖掘中的重要步骤,用于消除不同指标的量纲影响,确保数据可比性。本文介绍了两种常用方法:min-max标准化将数据映射到[0, 1]区间,但易受新数据影响;Z-score标准化则通过均值和标准差转换,使数据符合标准正态分布,均值为0,标准差为1。" 124531256,11592684,Java设计模式实践:桥接模式解析与应用,"['java', '设计模式', '架构', '桥接模式']

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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。

一、 归一化的作用是:将数据去掉量纲的影响。简单的讲,由于数据单位不一致,故需将不同的数据进行格式化,使之在指定的范围内  (比如在0~1之间)。

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

文宇肃然

精神和物质鼓励你选一个吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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