数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。
举一反三
- 进行数据规范化的目的是（）。 A: A去掉数据中的噪声 B: B对数据进行汇总和聚集 C: C使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据 D: D将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间
- 数据规范化指将数据按比例缩放(如更换大单位),使之落入一个特定的区域(如0-1)以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有:最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。
- 下列数据变换类型及方法正确的是()。 A: 数据平滑:去噪,将连续数据离散化,增加粒度 B: 数据聚集:对数值属性进行监督或无监督离散化 C: 特征构造:构造出新的属性 D: 数据规范化:使数据按照比例缩放,落入特定区域
- 数据归一化和标准化的区别是，数据归一化是将数据缩放到特定区间，而数据标准化则没有区间限制。（ ）
- 标准化变换方法是将数据变换到[0，1]区间