数据中心化处理的意义

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...

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！

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...

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...

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。

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...