精华内容
下载资源
问答
  • 在主成分分析法中,一般来说,我们进行的第一步应该是对所有样本数据进行中心化,甚至是标准化处理。那么我们为什么要对样本数据进行中心化和标准化处理呢? 在一般的实际问题当中,我们要分析的数据一般是多个维度...

    在主成分分析法中,一般来说,我们进行的第一步应该是对所有样本数据进行中心化,甚至是标准化处理。那么我们为什么要对样本数据进行中心化和标准化处理呢?
    在一般的实际问题当中,我们要分析的数据一般是多个维度的,由多个特征或者属性构成的复杂数据集合。例如对某个地区的人均收入构建预测模型或者进行分析的时候,我们会考虑到该地区的GDP总量、人口数量、税收等,显然它们的单位或者说是数量级都是不一样的。我们通过中心化将各类数据整合在原点附近,使其统一起来便于后续处理。也可以进一步进行标准化处理,使得各类数据在每个维度上的取值范围都相同。
    中心化的方法:
    在这里插入图片描述
    上式中,x是原始样本数据,μ是样本期望,通过上述变换,我们得到期望是0的新的样本数据集。
    标准化的方法:
    在这里插入图片描述
    在中心化的基础上除以原始样本数据的标准差,我们得到期望是0,标准差是1的新的样本数据集。
    以下分别为原始数据集、中心化数据集、标准化数据集的运行结果:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    通过对比可以发现,原始数据集离散程度比较大,数据集合并不是以原点为中心,而通过中心化处理后数据集合基本以原点为中心形成一个簇,再通过标准化处理后,数据集合在x和y两个维度上分布范围基本都落在[-2,2]区间之内。

    展开全文
  • 数据中心化、标准化(R语言)

    千次阅读 2019-01-23 14:29:35
    详细参考下面博客 https://www.cnblogs.com/ljhdo/archive/2018/08/09/4899086.html
    展开全文
  • 数据中心化和标准化

    万次阅读 多人点赞 2017-11-17 15:06:09
    意义:数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。 原理:数据标准化:是指数值减去均值,再除以标准差; 数据中心化:是指变量减去它的均值。 目的:通过中心化...

    简介:
    意义:数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。
    原理:数据标准化:是指数值减去均值,再除以标准差;
    数据中心化:是指变量减去它的均值。
    目的:通过中心化和标准化处理,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。

    在回归问题和一些机器学习算法中,以及训练神经网络的过程中,还有PCA等通常需要对原始数据进行中心化(Zero-centered或者Mean-subtraction)处理和标准化(Standardization或Normalization)处理。

    • 目的:通过中心化和标准化处理,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。计算过程由下式表示: x=xμσ
    • 原因:在一些实际问题中,我们得到的样本数据都是多个维度的,即一个样本是用多个特征来表征的。很显然,这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的,而通过标准化处理,可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)。这样,在学习参数的时候,不同特征对参数的影响程度就一样了。简言之,当原始数据不同维度上的特征的尺度(单位)不一致时,需要标准化步骤对数据进行预处理。

    下图是二维的示例:

    这里写图片描述

    • 左图表示的是原始数据
    • 中间的是中心化后的数据,可以看出就是一个平移的过程,平移后中心点是(0,0)。同时中心化后的数据对向量也容易描述,因为是以原点为基准的。
    • 右图将中心化后的数据除以标准差,得到为标准化的数据,可以看出每个维度上的尺度是一致的(红色线段的长度表示尺度),而没有处理之前的数据是不同的尺度标准。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。

    参考:https://www.zhihu.com/question/37069477

    展开全文
  • r语言怎么将数据标准化和中心化

    万次阅读 2017-02-27 13:53:55
    #r语言中怎么做中心化和标准化。...#数据中心化: scale(data,center=T,scale=F)  #数据标准化: scale(data,center=T,scale=T) 或默认参数scale(data) scale方法中的两个参数center和scale

    #r语言中怎么做中心化和标准化。

    中心化和标准化意义一样,都是消除量纲的影响

    #中心化:数据-均值

    #标准化:(数据-均值)/标准差


    #数据中心化:  scale(data,center=T,scale=F) 

    #数据标准化:  scale(data,center=T,scale=T) 或默认参数scale(data)


    scale方法中的两个参数center和scale的解释:
    1.center和scale默认为真,即T或者TRUE
    2.center为真表示数据中心化
    3.scale为真表示数据标准化
    展开全文
  • 在统计分析、数据挖掘过程中,经常性的接触到数据的标准化处理、数据中心化处理,还有数据归一化处理,那么它们各自是什么意思?如何通过SPSS软件实现呢? 标准化 大型数据分析项目中,数据来源不同,量纲及量纲...
  • 数据中心化、标准化和归一化

    千次阅读 2018-03-29 15:13:38
    意义:数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。  原理:数据标准化:是指数值减去均值,再除以标准差;   数据中心化:是指变量减去它的均值。   目的:...
  • 数据中心化和标准化处理

    万次阅读 2018-09-16 19:08:37
    1.意义:数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。 注解: 单位具有实际的物理意义,而量纲则不一定。比如说焦耳,表示能量,具有实际物理意义就是单位(同时也...
  • 数据中心3D机房可视管理系统

    千次阅读 2018-01-30 12:08:32
    最近对公司已有的产品进行升级,在数据中心3D可视管理系统的基础之上添加了RFID资产自动管理模块,极大提升了对机房资产管理的能力,减少数据中心运维管理中存在的人力浪费的痛点。产品全新升级上线,以下是产品...
  • 网易科技讯 9月23日消息,在北京通信展前期,中兴通讯正式推出了新一代低碳模块化数据中心——绿色云集装箱解决方案。中兴通讯副总裁王炜在接受网易科技采访时表示,新一代低碳模块化数据中心将在未来5年大规模替代...
  • 数据中心机房运维可视平台

    千次阅读 2017-07-31 15:37:51
    随着信息技术和网络的快速发展,同时也加速了数据中心建设的发展。数据中心对于像万达这种分支机构众多的大型企业、以及垂直层级较多的政府单位来说,是信息处理的中心。随着企业IT架构的不断扩展,服务器、存储设备...
  • 数据归一化、标准化和去中心化

    千次阅读 2020-02-17 23:03:45
    数据预处理,一般有数据归一化、标准化和去中心化。 归一化 将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间范围内,不同特征的量纲不同,值范围大小不同,存在奇异值,对训练有影响。 标准化 将数据映射到满足标准正态分布的范围内...
  • 3.一个去中心化数据中心操作系统模型 3.1定义和概念 3.2要求 3.2.1效率要求 3.2.2安全要求 3.2.3其他要求 3.3分布式对象 3.4资源命名 3.5资源管理 3.6永久存储 3.7并发访问 3.8总结 前言 本文是Malte...
  • 华为SD-DC²架构, 聚焦数据中心

    千次阅读 2016-02-24 14:14:11
    华为云数据中心解决方案聚焦于云时代IT架构下的数据中心,提供整合、端到端、全层级的数据中心架构,通过持续创新、合作共赢,帮助客户创造更高价值。
  • spss实现中心化处理、标准化处理和归一化处理

    万次阅读 多人点赞 2019-03-19 22:11:33
    意义:数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。 原理 数据标准化:是指数值减去均值,再除以标准差; 数据中心化:是指变量减去它的均值。 归一化:把数变为...
  • 数据中心与云数据中心

    千次阅读 2020-09-11 17:43:36
    数据中心是一种基于云计算架构的,计算、存储及网络资源松耦合,完全虚拟各种IT设备、模块程度较高、自动程度较高、具备较高绿色节能程度的新型数据中心。云数据中心有以下特点: 1、高度的虚拟,这其中...
  • 数据的标准化与中心化以及R实现

    千次阅读 2014-08-31 14:08:23
    数据的标准化与中心化以及R语言中的scale详解
  • 云计算数据中心网络虚拟技术

    千次阅读 2013-04-09 10:09:09
    云计算数据中心网络虚拟技术 2013-02-28 10:21:45 来源:CIO时代网 互联网 摘要: 云计算最重要的技术实现就是虚拟技术,计算虚拟商用的解决方案得到了较成熟的应用,而存储虚拟已经在SAN上实现得很...
  • 数据中心

    千次阅读 2017-04-06 01:24:55
    传统数据中心的组成1.基础设施层 一套集中对外提供信息服务的IT设施,如服务器,存储,网络。2.机房配套层 保障IT设施稳定运行的环境设施,如数据通信连接,环境的控制设备,监控设备等。3.平台软件层 存放数据的...
  • 数据中心化,标准化及意义

    千次阅读 2019-07-17 19:25:02
    在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)预处理。 目的 通过中心化和标准化处理,最终得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。 在多...
  • 虚拟一台台式电脑、服务器、存储阵列或者一个整个数据中心以获得更好的效率和节省耗电量肯定是很有意义的。随着更多的企业完成了自己的测试和质量保证计划,这些企业正在把虚拟技术应用到生产中,无论这种虚拟
  • 1、在回归问题和一些机器学习算法中,以及训练神经网络的过程中,通常需要对原始数据进行中心化(Zero-centered或者Mean-subtraction(subtraction表示减去))处理和标准化(Standardization或Normalization)处理 ...
  • 数据预处理-中心化和标准化

    千次阅读 2018-07-13 14:45:16
    一、中心化(又叫零均值化)和...1、在回归问题和一些机器学习算法中,以及训练神经网络的过程中,通常需要对原始数据进行中心化(Zero-centered或者Mean-subtraction(subtraction表示减去))处理和标准化(Stand...
  • 虚拟机、集群、数据中心虚拟

    千次阅读 2018-06-09 23:13:38
    1、虚拟机的实现层次虚拟技术通过在同一个硬件主机上多路复用虚拟机的方式来共享昂贵的硬件资源,虚拟的基本思想是分离软硬件以产生更好的系统性能 VMM代表虚拟机监视器1、1虚拟实现层次1、1、1指令集体系...
  • 数据中心一体协同分布式云管理平台建设 发表时间:2013/1/28 林强 罗欢 来源:万方数据 关键字:广东电网云计算应用 云管理平台 数据中心一体 信息调查找茬投稿收藏评论好文推荐打印社区...
  • 360大数据中心平台的演进与实践

    千次阅读 2018-08-14 18:33:39
    本文根据徐皓老师在〖2018 DAMS中国数据资产管理峰会〗现场演讲内容整理而成。讲师介绍徐皓,奇虎360大数据中心技术总监。曾就职于华为,主要负责软件产品线平台相关研发...
  • 在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)预处理。 目的:通过中心化和标准化处理,最终得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。 原理...
  • 云计算数据中心是一种基于云计算架构的,计算、存储及网络资源松耦合,完全虚拟各种IT设备、模块程度较高、自动程度较高、具备较高绿色节能程度的新型数据中心。 云数据中心的特点首先是高度的虚拟,这其中...
  • 在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)预处理。 目的 通过中心化和标准化处理,最终得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。 原理...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 646,722
精华内容 258,688
关键字:

数据中心化