1樓:匿名使用者
為消除屬性間的bai權重差異,或者du使資料對離群點zhi有更好的適dao應性,一般需要對資料內進行規範化,主要的容方法有三種:按小數定標規範化,最小值-最大值規範化,以及 z-scorre 規範化。具體公式請參考 http:
//blog.csdn.***/cxwen78/article/details/7420244
典型相關分析的各組資料單位不同,必須要先對資料標準化嗎?
2樓:匿名使用者
沒有必要。
資料bai的標準化du的目的有二:
zhi1)計算機被大規模使用dao之前,是用專手工計算的,不屬易出錯;使用計算後,資料標準化處理之後可以節約機時,目前的計算機速度非常高,已經沒有必要進行標準化處理了;
2)標準化處理後,所見到的結果比較直觀。在計算機發展的今天,想要它多直觀就多直觀,一個命令而已。
結論:無論是否進行資料的標準化處理,典型相關分析的結果是一樣的。
您好,問下聚類分析前是否要對分類指標進行相關性分析,資料是否需要標準化?標準化的方法?分類依據怎定?
3樓:匿名使用者
相關性分析可以做做,不是必須的
標準化應該要做的
方法就歸一就可以了
聚類分析需要連續資料離散化麼
4樓:呂秀才
不需要的
聚類分析有不同方法,可以適應不同變數。如果你的聚類依據變數全部是連續性資料,可以採用系統聚類或k-mean 聚類就可以
如果既有分類又有連續變數,就用系統聚類或兩步聚類
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