Logo bg.boatexistence.com

При нормализиране на данните към какво се преразпределят вашите стойности?

Съдържание:

При нормализиране на данните към какво се преразпределят вашите стойности?
При нормализиране на данните към какво се преразпределят вашите стойности?

Видео: При нормализиране на данните към какво се преразпределят вашите стойности?

Видео: При нормализиране на данните към какво се преразпределят вашите стойности?
Видео: Web Programming - Computer Science for Business Leaders 2016 2024, Може
Anonim

Какво е нормализиране? Нормализирането е техника за мащабиране, при която стойностите се изместват и мащабират така, че в крайна сметка варират между 0 и 1 Известно е също като мин.-макс. Тук Xmax и Xmin са максималните и минималните стойности на характеристиката съответно.

Какво означава нормализиране до стойност?

В най-простите случаи нормализирането на оценките означава коригиране на стойности, измерени в различни скали, към условно обща скала, често преди усредняване. … Някои типове нормализиране включват само повторно мащабиране, за да се достигнат до стойности по отношение на някаква променлива на размера.

Какво прави нормализирането на данните?

Нормализацията на данните е организацията на данните да изглеждат сходни във всички записи и полета. Той увеличава кохезията на типовете влизания, водещи до почистване, генериране на потенциални клиенти, сегментиране и по-висококачествени данни.

Как нормализирате стойностите на данните?

Как да нормализирате данните в Excel

  1. Стъпка 1: Намерете средната стойност. Първо, ще използваме функцията=AVERAGE(диапазон от стойности), за да намерим средната стойност на набора от данни.
  2. Стъпка 2: Намерете стандартното отклонение. След това ще използваме функцията=STDEV(диапазон от стойности), за да намерим стандартното отклонение на набора от данни.
  3. Стъпка 3: Нормализиране на стойностите.

Защо трябва да нормализираме данните?

Нормализацията е полезна, когато вашите данни имат различни мащаби и алгоритъмът, който използвате, не прави предположения за разпределението на вашите данни, като k-най-близки съседи и изкуствени нервни мрежи. Стандартизацията предполага, че вашите данни имат гаусово (камбанова крива) разпределение.

Препоръчано: