資料標準化（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和量綱單位，這樣的情況會影響到資料分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行資料標準化處理，以解決資料指標之間的可比性。原始資料經過資料標準化處理後，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。
一般而言，資料的標準化（normalization）是將資料按比例縮放，使之落入乙個小的特定區間。在某些比較和評價的指標處理中經常會用到，去除資料的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。
以下是兩種常用的歸一化方法：
也稱為離差標準化，是對原始資料的線性變換，使結果值對映到[0 - 1]之間。轉換函式如下：
其中max為樣本資料的最大值，min為樣本資料的最小值。這種方法有個缺陷就是當有新資料加入時，可能導致max和min的變化，需要重新定義。
資料歸一化 兩種常用的歸一化方法
資料歸一化 不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到資料分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行資料歸一化處理，以解決資料指標之間的可比性。原始資料經過資料歸一化處理後，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。兩種常用的歸一化方法如下 一 min max標準化 min...
資料歸一化和兩種常用的歸一化方法
資料標準化 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和量綱單位，這樣的情況會影響到資料分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行資料標準化處理，以解決資料指標之間的可比性。原始資料經過資料標準化處理後，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。以下是兩種常用的歸一...
資料歸一化和兩種常用的歸一化方法
資料標準化 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和量綱單位，這樣的情況會影響到資料分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行資料標準化處理，以解決資料指標之間的可比性。原始資料經過資料標準化處理後，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。以下是兩種常用的歸一...