資料規範化（歸一化）處理是資料探勘的一項基礎工作。不同評價指標往往具有不同的量綱，數值見的差別可能很大，不進行處理可能會影響到資料分析的結果。為了消除指標之間的量綱和取值範圍差異的影響，需要進行標準化處理，將資料按照比例進行縮放，使之落入乙個特定的區域，便於進行綜合分析。如將工資收入屬性值對映到[-1, 1]或者[0, 1]內。
資料規範化對於基於距離的挖掘演算法尤為重要。
最小-最大規範化也稱為離散標準化，是對原始資料的線性變換，將資料值對映到[0, 1]之間。
轉換公式如下：
離差標準化保留了原來資料中存在的關係，是消除量綱和資料取值範圍影響的最簡單方法。這種處理方法的缺點是若數值集中且某個數值很大，則規範化後各值接近於0，並且將會相差不大。（如 1， 1.2， 1.3， 1.4， 1.5， 1.6，8.4）這組資料。若將來遇到超過目前屬性[min, max]取值範圍的時候，會引起系統報錯，需要重新確定min和max。
零-均值規範化也稱標準差標準化，經過處理的資料的均值為0，標準差為1。轉化公式為：
其中通過移動屬性值的小數字數，將屬性值對映到[-1, 1]之間，移動的小數字數取決於屬性值絕對值的最大值。轉化公式為：
資料規範化（歸一化）處理是資料探勘的一項基礎工作。不同評價指標往往具有不同的量綱，數值見的差別可能很大，不進行處理可能會影響到資料分析的結果。為了消除指標之間的量綱和取值範圍差異的影響，需要進行標準化處理，將資料按照比例進行縮放，使之落入乙個特定的區域，便於進行綜合分析。如將工資收入屬性值對映到[-1, 1]或者[0, 1]內。
資料規範化對於基於距離的挖掘演算法尤為重要。
最小-最大規範化也稱為離散標準化，是對原始資料的線性變換，將資料值對映到[0, 1]之間。
轉換公式如下：
離差標準化保留了原來資料中存在的關係，是消除量綱和資料取值範圍影響的最簡單方法。這種處理方法的缺點是若數值集中且某個數值很大，則規範化後各值接近於0，並且將會相差不大。（如 1， 1.2， 1.3， 1.4， 1.5， 1.6，8.4）這組資料。若將來遇到超過目前屬性[min, max]取值範圍的時候，會引起系統報錯，需要重新確定min和max。
零-均值規範化也稱標準差標準化，經過處理的資料的均值為0，標準差為1。轉化公式為：
其中通過移動屬性值的小數字數，將屬性值對映到[-1, 1]之間，移動的小數字數取決於屬性值絕對值的最大值。轉化公式為：
Z Score歸一化方法
hello，大家晚上好！z score方法基於原始資料的均值 mean 和標準差 standard deviation 來進行資料的標準化，處理後的資料均值為0，方差為1，符合標準正態分佈，且無量綱。其主要目的是將不同量級的資料統一化為同乙個量級，統一用計算出的z score值衡量，保證了資料間具有...
r語言歸一化 R語言 資料規範化 歸一化
筆者寄語 規範化主要是因為資料受著單位的影響較大，需要進行量綱化。大致有 最小 最大規範化 均值標準化 小數定標規範化 1 最小 最大規範化 也叫離差標準化，是對原始資料的線性變換，將資料對映到 0,1 之間，與功效係數法相同。最小 最大規範化 b1 data 1 min data 1 max da...
資料的規範化，歸一化，標準化，正則化
資料的規範化，歸一化，標準化，正則化 打濕井蓋 資料的規範化，歸一化，標準化，正則化，這幾個破詞整得我頭暈，首先這些詞就沒規範好，對資料做實驗更暈，網上狂搜一陣後，發現資料 歸一化，標準化，正則化，還是有差別 資料規範化 一種是針對資料庫的解釋 規範化理論把關係應滿足的規範要求分為幾級，滿足最低要求...