2024 Tác giả: Elizabeth Oswald | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-13 00:14
Chuẩn hóa rất hữu íchkhi dữ liệu của bạn có các tỷ lệ khác nhau và thuật toán bạn đang sử dụng không đưa ra giả định về việc phân phối dữ liệu của bạn, chẳng hạn như k-láng giềng gần nhất và nơ-ron nhân tạo mạng lưới. Tiêu chuẩn hóa giả định rằng dữ liệu của bạn có phân phối Gaussian (đường cong hình chuông).
Khi nào chúng ta nên chuẩn hóa dữ liệu?
Dữ liệu nên được chuẩn hóa hoặc chuẩn hóađể đưa tất cả các biến vào tỷ lệ với nhau. Ví dụ: nếu một biến lớn hơn 100 lần so với biến khác (trung bình), thì mô hình của bạn có thể hoạt động tốt hơn nếu bạn chuẩn hóa / chuẩn hóa để hai biến gần như tương đương.
Sự khác biệt giữa chuẩn hóa và tiêu chuẩn hóa là gì?
Chuẩn hóa thường có nghĩa là thay đổi tỷ lệ các giá trị thành một phạm vi [0, 1]. Chuẩn hóa thường có nghĩa là thay đổi tỷ lệ dữ liệu để có giá trị trung bìnhlà 0 và độ lệch chuẩn là 1(phương sai đơn vị).
Khi nào và tại sao chúng ta cần chuẩn hóa dữ liệu?
Nói một cách đơn giản hơn,chuẩn hóa đảm bảo rằng tất cả dữ liệu của bạn trông và đọc theo cùng một cách trên tất cả các bản ghi. Chuẩn hóa sẽ chuẩn hóa các trường bao gồm tên công ty, tên liên hệ, URL, thông tin địa chỉ (đường phố, tiểu bang và thành phố), số điện thoại và chức danh công việc.
Bạn chọn chuẩn hóa và chuẩn hóa như thế nào?
Trong thế giới kinh doanh, "chuẩn hóa" thường có nghĩa là phạm vi giá trị"chuẩn hóa thành từ 0,0đến 1,0 ". "Tiêu chuẩn hóa" thường có nghĩa là phạm vi giá trị được "tiêu chuẩn hóa" để đo lường giá trị có bao nhiêu độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình của nó.
Đề xuất:
Chúng ta có nên chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân cụm không?
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?
Khi nào thì sử dụng cơ sở dữ liệu không chuẩn hóa?
Bất chuẩn hóa là một chiến lược được sử dụngtrên cơ sở dữ liệu đã được chuẩn hóa trước đó để tăng hiệu suất. Ý tưởng đằng sau nó là thêm dữ liệu thừa vào những nơi mà chúng tôi nghĩ rằng nó sẽ giúp ích cho chúng tôi nhiều nhất. Chúng tôi có thể sử dụng các thuộc tính bổ sung trong bảng hiện có, thêm bảng mới hoặc thậm chí tạo các phiên bản của bảng hiện có.
Bảng dữ kiện được chuẩn hóa hay không chuẩn hóa?
Theo Kimball: Mô hình không gian kết hợp cấu trúc bảng chuẩn hóa và không chuẩn hóa. Các bảng thứ nguyên của thông tin mô tả được chuẩn hóa cao với các thuộc tính cuộn lên chi tiết và có thứ bậc trong cùng một bảng. Trong khi đó, bảng thông tinvới các chỉ số hiệu suất thường được chuẩn hóa.
Đối với phân phối chuẩn chuẩn hóa?
Phân phối chuẩn chuẩn là phân phối chuẩnvới giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn là 1. … Đối với phân phối chuẩn chuẩn, 68% các quan sát nằm trong 1 độ lệch chuẩn của giá trị trung bình; 95% nằm trong khoảng hai độ lệch chuẩn của giá trị trung bình;
Đâu là người can thiệp hoặc người can thiệp chính xác?
Về luật, can thiệp là một thủ tục cho phép một bên không phải là đảng viên, được gọi làcan thiệp(cũng là người can thiệp đánh vần) tham gia vào các vụ kiện tụng đang diễn ra, theo quyền hoặc theo quyết định của tòa án, mà không có sự cho phép của các đương sự ban đầu.
