Normalization làđược sử dụng để loại bỏ dữ liệu dư thừavà đảm bảo rằng các cụm chất lượng tốt được tạo ra có thể cải thiện hiệu quả của các thuật toán phân cụm. rất nhạy cảm với những thay đổi về sự khác biệt [3].
Chúng ta có cần chuẩn hóa dữ liệu cho phân cụm K-mean không?
Như trong phương pháp k-NN, các đặc tính được sử dụng để phân cụm phải được đo bằng các đơn vị có thể so sánh được. Trong trường hợp này, các đơn vị không phải là một vấn đề vì cả 6 đặc điểm đều được thể hiện trên thang điểm 5. Chuẩn hóa hoặc tiêu chuẩn hóa là không cần thiết.
Bạn chuẩn bị dữ liệu như thế nào trước khi phân nhóm?
Chuẩn bị dữ liệu
Để thực hiện phân tích cụm trong R, thông thường, dữ liệu cần được chuẩn bị như sau: Hàng là quan sát (cá nhân) và cột là biến. Bất kỳ giá trị nào bị thiếu trong dữ liệu phải được loại bỏ hoặc ước tính. Dữ liệu phải được chuẩn hóa (tức là được chia tỷ lệ) để làm cho các biến có thể so sánh được.
Có nên chia tỷ lệ dữ liệu để phân cụm không?
Trong phân cụm, bạn tính toán mức độ giống nhau giữa hai ví dụ bằng cáchkết hợp tất cả dữ liệu đối tượngcho các ví dụ đó thành một giá trị số. Việc kết hợp dữ liệu tính năng yêu cầu dữ liệu phải có cùng tỷ lệ.
Tại sao việc Chuẩn hóa các tính năng trước khi phân nhóm lại quan trọng?
Tiêu chuẩn hóa là một bước quan trọng của Dữ liệutiền xử lý.
Như được giải thích trong bài báo này, k-mean giảm thiểu hàm lỗi bằng cách sử dụng thuật toán Newton, tức là thuật toán tối ưu hóa dựa trên gradient. Việc chuẩn hóa dữ liệu giúp cải thiện sự hội tụ của các thuật toán như vậy.
