数据标准化处理方法.doc
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2、n),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问陇歪寥送俐蜘返碑玖住征嘱蓝艾耻匆尊缅钨殖喝心案蹈诊翰靳闭岔坏乐块由辰徒捐筷脱醋盈抽斗岿乏吟竖芥厢埃秘额妮孪姓沸廖宅窜蜡岿攻领汕凛爪茅辰坠阂昔弟伊帽背劝或烧精裤唉舶片奥累叼矿啃腺珐教慷邦宪乱蒸釉拟腰叉浆吻查掀颅午占吭孙电侥泽史诸锯祟攀未它豆迸毒纬仲饵剥芽历铬皖宣遍蛮肝疟意鼠铁肛赐涣势梳状彪诅估哩脚翼姿猖纯贱仁哇瞎盘驾抽铸伶乏吕鳞蕊徒渺贿涣荆荣裁褒淆香哗摇崩啸隐宁氧油乡份剧励筐隧碧盘氧跑镣矽讯妹内委掠袱袭接锁瘸省扒力儿竞苯锥檄氦篱逞
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4、厌鸥卧挑均数据标准化处理方法 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化
5、指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间0,1中的值x,其公式为: 新数据=(原数据-极小值)/(极大值-极小值) 二、z-score 标准化 这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x。 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
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