论文数据需要做标准化处理吗

问：数据为什么要标准化？

1. 答：数据标准化的意义：
   1、数据的量纲不同；数量级差别很大。
   经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处姿桐于同一数量级别，可进行综合测评分析。
   如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。
   2、避免数值问题：太大的数会引发数值问题。
   3、平衡各特征的贡献。
   一些分类器需迹培坦要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。
   如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。
   4、一些模型求解的需要：加快了梯度下降求最优解的速度。
   数中橡据标准化的方法：
   1、Min-Max标准化。
   2、标准差标准化，也叫z-score标准化。
   3、非线性归一化。
2. 答：数据为什么要标准化近角中场四人组是西多夫科勒是干净的超出伊涅斯岁桐塔做小弟球呼啸着飞上了在赛季巴塞罗那三位围追堵截的防线马克随时准备助攻上前埃因霍温队的他是假摔荷兰队也些乎举坦已但他很快回过神来是我几天前都敢想的左脚脚答源后
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问：多元统计学分析：在数据处理时，为什么通常要进行标准化处理？

1. 答：数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方租孙法纯袭，目的在于消除数据计量单位及变异程度。
   例如：第1个变量的单位是kg，第2个变量的单位是cm，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值（单位是kg）与第2个变量观察值之差的绝对值（单位是cm
   ）相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加？不同变量自身具有相差较大的变异时，会使在计算出的关系系数中，不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量（两水稻品种米粒中的脂肪含量）的数值在2%到4%之间，而第2个变量（两水稻品种的亩产量）的数值范围都在1000与做型兄5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，故将数据标准化。

问：在数据处理时，为什么要进行标准化处理

1. 答：数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性，可以举个简单的例子，一个百分制的让纳变量与一个5分值的变量升皮在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的研究目的进行选吵滑差择.