精华内容
下载资源
问答
  • 在spss中实现变量标准化Z

    万次阅读 2019-04-26 15:49:14
    什么是标准化Z Z代表随机变量经过列维-林德伯格中心极限定理的变形后,服从标准正态分布Φ(0,1),并且Z为该标准正态分布下的新变量。 z-score标准化: 标准分数(standard score)也叫z分数(z-score),一...

    在spss中实现变量标准化Z值

    什么是标准化Z值

    Z代表随机变量经过列维-林德伯格中心极限定理的变形后,服从标准正态分布Φ(0,1),并且Z为该标准正态分布下的新变量。

    z-score标准化:

    标准分数(standard score)也叫z分数(z-score),是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。

    用公式表示为:z=(x-μ)/σ。其中x为某一具体分数,μ为平均数,σ为标准差。

    Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离,是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数,反之则为正数。

     

    spss中实现变量标准化Z值

    首先打开自己要实现标准化的数据集选中分析---描述统计---描述

    弹出对话框,选上变量勾选上(将标准化得分另存为变量),点击确定 

    在数据视图最后一列可以看到变量标准化Z值后的数据

    在变量视图可以看这个变量的相关信息

    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...

    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,量纲及量纲单位不同,为了让它们具备可比性,需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。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。这就是数据标准化。

    基本原理:数值减去平均值,再除以其标准差,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。

    SPSS中,使用最多的就是Z-score标准化(0-1标准化)方法,这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。

    SPSS具体操作是在【描述统计】菜单中完成,此时必须要勾选下方的【将标准化值另存为变量】,标准化后的新变量将保存在数据视图下原始数据最后一列,变量名称以大写字母Z开头。

    中心化

    数据的中心化是指原数据减去改组数据的平均值,经过中心化处理后,原数据的坐标平移至中心点(0,0),该组数据的均值变为0,以此也被称为零均值化。

    简单举例:譬如某小公司老板员工共5人,5人的工资,分别为12000、5000、8000、3000、4000元,这5个数据作为一个独立的数据集,平均值为6400元,每个人的工资依次减去平均水平6400,得到5600、-1400、1600、-3400、-2400,新的5个数据其平均值等于0,这个过程就是数据的中心化。

    在SPSS中,使用【计算变量】菜单,可衍生出一个新变量,输入表达式即可完成,新变量可以在数据视图下看到。

     

    归一化

    归一化,也算是数据标准化方法之一。常见的计算公式如下,得到新数据范围在[0,1]之间,归一化由此得名。

    归一化处理,在SPSS中可以通过【计算变量】菜单来实现,在表达式中输入相应的计算公式即可。

    本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/505

    《SPSS统计分析从入门到实践提高》正在更新时间序列章节视频课时,欢迎读者观看点评。

    展开全文
  • 什么时候需要标准化和归一化? 那么是否任何情况都有必要进行标准化归一化呢?答案否定的。我们所熟知的决策树、随机森林等概率模型,就不需要。因为它们并不关心变量的,而是关心变量的分布和变量之间的条件...

    转载于https://www.pianshen.com/article/3411681144/

    感谢

    什么时候需要标准化和归一化?

    那么是否任何情况都有必要进行标准化归一化呢?答案是否定的。我们所熟知的决策树、随机森林等概率模型,就不需要。因为它们并不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率。

    当变量的值影响模型的训练效果时,我们使用,否则不需要。

    有时候,我们必须要特征在0到1之间,此时就只能用归一化。有种svm可用来做单分类,里面就需要用到归一化,由于没有深入研究,所以我把链接放上,感兴趣的可以自己看。

    当然,也不是所有的模型都需要做归一的,比如模型算法里面有没关于对距离的衡量,没有关于对变量间标准差的衡量。比如decision tree 决策树,他采用算法里面没有涉及到任何和距离等有关的,所以在做决策树模型时,通常是不需要将变量做标准化的。


    举例:

    Kmeans,KNN一些涉及到距离有关的算法,或者聚类的话,都是需要先做变量标准化的。

    KNN,欧氏距离要计算变量之间的距离,变量量级不统一,影响模型,故使用标准化。

     逻辑回归是不是用正则

    如果你不用正则,那么,标准化并不是必须的,如果你用正则,那么标准化是必须的。(暗坑3)
    为什么呢?
    因为不用正则时,我们的损失函数只是仅仅在度量预测与真实的差距,加上正则后,我们的损失函数除了要度量上面的差距外,还要度量参数值是否足够小。而参数值的大小程度或者说大小的级别是与特征的数值范围相关的。假如不同的特征的数值范围不一样,有的是0到0.1,有的是100到10000,那么,每个特征对应的参数大小级别也会不一样,在L1正则时,我们是简单将参数的绝对值相加,因为它们的大小级别不一样,就会导致L1最后只会对那些级别比较大的参数有作用,那些小的参数都被忽略了。

    如果不用正则,那么标准化对逻辑回归有什么好处吗?

    答案是有好处,进行标准化后,我们得出的参数值的大小可以反应出不同特征对样本label的贡献度,方便我们进行特征筛选。如果不做标准化,是不能这样来筛选特征的。

    机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化),许多学习算法中目标函数的基础都是假设所有的特征都是零均值并且具有同一阶数上的方差。如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级,那么它就会在学习算法中占据主导位置,导致学习器并不能像我们说期望的那样,从其他特征中学习。
     

    标准化/归一化的好处

    2.1 提升模型精度

    在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化),许多学习算法中目标函数的基础都是假设所有的特征都是零均值并且具有同一阶数上的方差。如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级,那么它就会在学习算法中占据主导位置,导致学习器并不能像我们说期望的那样,从其他特征中学习。

    举一个简单的例子,在KNN中,我们需要计算待分类点与所有实例点的距离。假设每个实例点(instance)由n个features构成。如果我们选用的距离度量为欧式距离,如果数据预先没有经过归一化,那么那些绝对值大的features在欧式距离计算的时候起了决定性作用。

    从经验上说,归一化是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性,可以大大提高分类器的准确性

    2.2 提升收敛速度

    对于线性model来说,数据归一化后,最优解的寻优过程明显会变得平缓,更容易正确的收敛到最优解。

    为什么标准化后的建模时间会短呢?这时候就要说起寻找系数最优解-梯度下降法。

    标准化前,由于变量的单位相差很大,导致了椭圆型的梯度轮廓。标准化后,把变量变成统一单位,产生了圆形轮廓。由于梯度下降是按切线方向下降,所以导致了系统在椭圆轮廓不停迂回地寻找最优解,而圆形轮廓就能轻松找到了。

    还有一种比较极端的情况,有时没做标准化,模型始终找不到最优解,一直不收敛。


    注意点:

    • 归一化
      就是将训练集中某一列数值特征(假设是第i列)的值缩放到0和1之间。方法如下所示:

    • 标准化
      就是将训练集中某一列数值特征(假设是第i列)的值缩放成均值为0,方差为1的状态。

    • (归一化和标准化的相同点都是对某个特征(column)进行缩放(scaling)而不是对某个样本的特征向量(row)进行缩放)

    • 标准化是更常用的手段,归一化的应用场景是有限的。(1.标准化更好保持了样本间距。当样本中有异常点时,归一化有可能将正常的样本“挤”到一起去2、标准化更符合统计学假设)

    • 做标准化有什么注意事项吗?

      最大的注意事项就是先拆分出test集,不要在整个数据集上做标准化,因为那样会将test集的信息引入到训练集中,这是一个非常容易犯的错误!


       一、特征预处理是采用特定的统计方法(数学方法)将数据转化成算法要求的数字。

    1.数值型数据:

    归一化(将原始数据变换到[0,1]之间)
    标准化(把数据转化到均值为0,方差为1的范围内)
    缺失值(将缺失值处理成均值、中位数等)

    2.类别型数据:

    降维(将多指标转化为少数几个综合指标)
    PCA(降维的一种)

    3.时间类型:

    时间的切分名

     二、数值型

    1、归一化

    缺点:

    容易受异常值的影响,即非常容易受最大值和最小值的影响,若有一个异常值很大,则会导致其他数据变得非常小,因此这种方法的鲁棒性(稳定性)比较差,只适合数据量比较精确,比较小的情况。

    2、标准化

    常用的方法是z-score标准化,经过处理后的数据均值为0,标准差为1,满足标准正太分布,标准正太分布如下:

    3、缺失值的处理skl

    展开全文
  • 一个数值是没有意义的,比如你说的十六进制7C6,如果作为标度化值的话就是7C6,但是有标度,比如是安培、乏...归一化值是需要一个标准值的 比如说你的7C6,十进制是1990,如果要归一化,那么要约定一下,比如说你的...
    一个数值是没有意义的,比如你说的十六进制7C6,如果作为标度化值的话就是7C6,但是有标度,比如是安培、乏安等,如果转化为归一化值的话就必须先知道归一到什么标准值下,所以不好告诉你,段浮点数只是数值的一种表达方法,是国际标准,是32位表示的,是科学计数法的一种数学表示,有明确的位的标准定义的
    
    归一化值是需要一个标准值的
    比如说你的7C6,十进制是1990,如果要归一化,那么要约定一下,比如说你的这个变量最大值对应的是2000,那么要归到1(当然归到4095,32767都行),那么归一化值就是(1990/2000)*1
    浮点型其实就是数据表达的一种方式,但是它可以支持浮点型数据
    展开全文
  • 4.标准化 公式 公式分析 sklearn 标准化实例 标准化的意义 缺失处理方法 参考资料 1.什么是特征处理 通过特点的统计法(数学方法),将数据转换成算法要求的数据 2.不同的特征数据处理方式 数值型数据...
  • 标准化给定数据集中所有数值属性的到一个0均值和单位方差的正态分布),什么是时候要使用规范化啊(压缩到[0,1])? 还有对于分类变量(比如酸碱)要怎么处理呢࿱...
  • 这个问题让我很困扰,希望有人能给我指导一下...问题如下:我将一幅图像(即是参考图,也是浮动图)进行配准,进过配准算法后再进行标准化互信息得计算,结果却只有0.6,有一些0.5,出现这种情况有可能是什么导致的呢?
  • PCA降维之前为什么要先标准化

    千次阅读 2020-05-21 21:33:36
    PCA降维之前为什么要先标准化? 统计/机器学习 数据预处理 数据降维...而奇异分解本身完全不需要对矩阵中的元素做标准化或者去中心化的。 但是对于机器学习,我们通常会对矩阵(也就是数据)的每一列先进行标准化
  • 1.数据的特征处理 1.1.特征处理是什么 ...2、标准化 3、缺失 类别型数据:one-hot编码 时间类型:时间的切分 1.1.1.1.1 数值型数据—归一化 特点: 通过对原始数据进行变换把数据映射到某个区间之间(默...
  • 而奇异分解本身完全不需要对矩阵中的元素做标准化或者去中心化的。 但是对于机器学习,我们通常会对矩阵(也就是数据)的每一列先进行标准化。 PCA通常用于高维数据的降维,它可以将原来高维的数据投影到某个...
  • 标准化是对列进行归一化操作,主要包括: standardScaler: 将特征标准化为单位标准差或是0均值,或是0均值单位标准差。...为什么要进行标准化操作? 在现实生活中,一个目标变量(y)可以认为...
  • 归一化与标准化简介

    2020-05-17 05:54:08
    定义 什么是归一化? 归一化一种缩放技术,其中对进行移位和重新缩放,以使它们最终在0到1之间变化。...标准化是另一种定标技术,其中以平均为中心具有单位标准偏差。 这意味着属性的平均变为零,并且结果分
  • 什么是机器学习? 机器学习从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测! 应用场景 很有可能我们看到的新闻机器人写的! 图像识别 辅助医生进行诊断,对比二张ct的不同 图片艺术,...
  • 归一化与标准化

    万次阅读 2017-05-18 20:55:00
    在机器学习和数据挖掘中,经常会听到两个名词:归一化(Normalization)与标准化(Standardization)。它们具体是什么?带来什么益处?具体怎么用?本文来具体讨论这些问题。 一、是什么 1. 归一化 常用的方法是...
  • 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...
  • 什么要进行数据标准化

    千次阅读 2019-11-11 22:46:27
    在现实生活中,一个目标变量(y)可以认为由...x1对目标变量的影响程度将会比x2、x3对目标变量的影响程度要大(可以这样认为目标变量由x1掌控,x2,x3影响较小,一旦x1的出现问题,将直接的影响到目标变量的预测...
  • 1. 归一化 将数据集中某一列数值特征的...2. 标准化 将数据集中某一列数值特征的缩放成平均为0,标准差为1的状态: !深坑 求mean并不存在什么异议,但是求std时就会有问题了,涉及到分母中n还是(n-1)。...
  • 深度学习批标准化

    2021-01-21 12:09:45
    什么是标准化 传统机器学习中标准化也叫做归一化,一般将数据映射到指定的范围,用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位。数据标准化让机器学习模型看到的不同样本彼此之间更加相似,这有助于模型的学习与对新...
  • 从PCA(主成分分析)背后所对应的数学理论SVD(矩阵的奇异分解)来说,奇异分解本身完全不需要对矩阵中的元素做标准化或者去中心化的。但是对于机器学习,我们通常会对矩阵(也就是数据)的每一列先进行标准化...
  • 什么要进行归一化和标准化? 因为特征间的单位尺度可能不同,可能会导致计算结果也不同,尺度大的会起决定性作用,为了消除特征间的单位和尺度差异和影响,以对每维特征同等看待,需要对特征进行归一化操作。 因...
  • 大家肯定知道,在机器学习和深度学习的时候都会遇到,归一化的处理,那么是什么归一化呢?归一化即normalization 归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过...最容易想到的标准化,有三种 线性归一化...
  • Batch Normalization批标准化和普通的数据标准化类似,将分散的数据统一的一种做法,也优化神经网络的一种方法。在之前normalization的简介视频中我们提到具有统一规格的数据能让机器学习更容易学到数据之间的...
  • 数据标准化(归一化)处理数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱...
  • 什么是特征预处理:通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程 1.主要包含: 数值型数据的无量纲化 ...+标准化:对原始数据进行变换到均值为0,标准差为1范围内 2.特征预处理API 为什..
  • 特征预处理 2.4.1 什么是特征预处理 为什么我们要进行归一化/标准化? 无量纲化 2.4.2 归一化 异常:最大、最小值 ...
  • 常见的标准化方法

    2019-06-27 09:05:02
    1 什么是数据标准化(Normalization) 将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行...
  • 13-数据预处理-标准化

    2021-03-08 18:07:15
    思考:归一化过程有什么缺点? 如果我们的数据中异常比较多,这会对我们的归一化过程有什么影响?...什么是标准化呢? 计算公式 X′=x−meanσ X^{\prime}=\frac{x-mean}{\sigma} X′=σx−mean​

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,489
精华内容 595
关键字:

标准化值是什么