极值标准化特点

发布网友发布时间：2022-12-30 00:50

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热心网友时间：2023-10-28 11:55

极值标准化特点：通过将属性数据按照比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如[-1,+1]、[0,1]等，以进一步分析数据的属性。

最典型的就是0-1标准化和Z标准化，也是最常用的。

0-1标准化(0-1 normalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

极值标准化方法：

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。