数据中心化处理的意义

2024-09-10 15:06:35问答浏览:2997次

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6 个回答

  • 委仲专
    胥叔震
    1.将数据进行中心化的原因:减去均值等同于坐标移动,这样就能把原始数据点的中心移到与原点重合,此举有利于很多表达,比如数据的协方差矩阵可以直接写成X*X',若没有减去均值,则每两个特征之间都要进行(X-X均值)*(Y-Y均值)运算,再组合成协方差矩阵。2.将数据除以标准差的原因:除以标准差是...
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  • 皇叔钰
    钦仲思
    数据标准化是指:数值减去均值,再除以标准差,而所谓数据中心化, 是指变量减去它的均值。在对一些数据进行聚类分析,或者画出相关聚类图时,就需要对一些数据进行中心化和标准化处理!
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  • 钊叔澜
    容季钊
    将数据进行中心化和标准化不同,中心化就是将原始数据减去平均数,而标准化是将原始数据减去平均数然后再除以标准差,得到的数据是以0为平均数以1为标准差的数据,数据中心化的目的是将不同的变量的数据的尺度统一化,有的在使用amos的时候先进行中心化,单其实没有必要,因为amos自己会做这个工作的...
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  • 乙叔舒
    褚季忆
    为了能正确地真正反映实际情况,必须对原始数据进行加工处理,使之规范化。数据规格化对相似系数有较大的影响。数据经过规格化后其计算结果与未经规格化的计算结果差别较大。这是由于相似系数取决于坐标原点的位置。在规格化后,坐标原点移动,使样品之间的夹角改变很大。数据标准化 设有n个样品,每个样品测量...
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  • 在仲冬
    壬季静
    所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0。数据中心化是为了消除量纲对数据结构的影响,因为不同变量之间单位不一样,会造成各种统计量的偏误。
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  • 阎季旎
    [心者]
    意义:数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。原理:数据标准化:是指数值减去均值,再除以标准差;数据中心化:是指变量减去它的均值。目的:通过中心化和标准化处理,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。2、(1)中心化(零均值化...
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我也是有底线的人~
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