Logo el.boatexistence.com

Κατά την κανονικοποίηση δεδομένων σε ποιες τιμές αναβαθμίζονται;

Πίνακας περιεχομένων:

Κατά την κανονικοποίηση δεδομένων σε ποιες τιμές αναβαθμίζονται;
Κατά την κανονικοποίηση δεδομένων σε ποιες τιμές αναβαθμίζονται;

Βίντεο: Κατά την κανονικοποίηση δεδομένων σε ποιες τιμές αναβαθμίζονται;

Βίντεο: Κατά την κανονικοποίηση δεδομένων σε ποιες τιμές αναβαθμίζονται;
Βίντεο: The END of Photography - Use AI to Make Your Own Studio Photos, FREE Via DreamBooth Training 2024, Ενδέχεται
Anonim

Τι είναι η Κανονικοποίηση; Η κανονικοποίηση είναι μια τεχνική κλιμάκωσης στην οποία οι τιμές μετατοπίζονται και επανακλιμακώνονται έτσι ώστε καταλήγουν να κυμαίνονται μεταξύ 0 και 1 Είναι επίσης γνωστή ως ελάχιστη-μέγιστη κλίμακα. Εδώ, Xmax και Xmin είναι οι μέγιστες και οι ελάχιστες τιμές της δυνατότητας αντίστοιχα.

Τι σημαίνει η κανονικοποίηση σε μια τιμή;

Στις απλούστερες περιπτώσεις, η κανονικοποίηση των αξιολογήσεων σημαίνει προσαρμογή τιμών που μετρώνται σε διαφορετικές κλίμακες σε μια πλασματικά κοινή κλίμακα, συχνά πριν από τον μέσο όρο. … Ορισμένοι τύποι κανονικοποίησης περιλαμβάνουν μόνο μια επανακλιμάκωση, για να καταλήξουμε σε τιμές που σχετίζονται με κάποια μεταβλητή μεγέθους.

Τι κάνει η κανονικοποίηση στα δεδομένα;

Ομαλοποίηση δεδομένων είναι η οργάνωση των δεδομένων ώστε να εμφανίζονται παρόμοια σε όλες τις εγγραφές και τα πεδία. αυξάνει τη συνοχή των τύπων εισόδου που οδηγεί σε καθαρισμό, δημιουργία μολύβδου, τμηματοποίηση και υψηλότερη ποιότητα δεδομένων.

Πώς κανονικοποιείτε τις τιμές δεδομένων;

Πώς να ομαλοποιήσετε δεδομένα στο Excel

  1. Βήμα 1: Βρείτε τη μέση τιμή. Αρχικά, θα χρησιμοποιήσουμε τη συνάρτηση=AVERAGE (εύρος τιμών) για να βρούμε τον μέσο όρο του συνόλου δεδομένων.
  2. Βήμα 2: Βρείτε την τυπική απόκλιση. Στη συνέχεια, θα χρησιμοποιήσουμε τη συνάρτηση=STDEV (εύρος τιμών) για να βρούμε την τυπική απόκλιση του συνόλου δεδομένων.
  3. Βήμα 3: Κανονικοποιήστε τις τιμές.

Γιατί πρέπει να ομαλοποιήσουμε τα δεδομένα;

Η κανονικοποίηση είναι χρήσιμη όταν τα δεδομένα σας έχουν ποικίλες κλίμακες και ο αλγόριθμος που χρησιμοποιείτε δεν κάνει υποθέσεις σχετικά με την κατανομή των δεδομένων σας, όπως k-πλησιέστερους γείτονες και τεχνητό νευρικό δίκτυα. Η τυποποίηση προϋποθέτει ότι τα δεδομένα σας έχουν κατανομή Gaussian (καμπύλη καμπάνας).

Συνιστάται: