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2021-05-26 閱讀量: 968
提問：數(shù)據(jù)量綱化我知道了，無量綱化又是什么

數(shù)據(jù)無量綱化

在機器學習算法實踐中，我們往往有著將不同規(guī)格的數(shù)據(jù)轉換到同?規(guī)格，或不同分布的數(shù)據(jù)轉換到

某個特定分布的需求，這種需求統(tǒng)稱為將數(shù)據(jù)“無量綱化”。比如梯度和矩陣為核?的算法中，對于邏輯

回歸，?持向量機，神經(jīng)?絡等，?量綱化可以加快求解速度；?在距離類模型，?如K近鄰，KMeans聚類中，?量綱化可以幫我們提升模型精度，避免某?個取值范圍特別?的特征對距離計算造成

影響。（?個特例是決策樹和樹的集成算法們，對決策樹我們不需要?量綱化，決策樹可以把任意數(shù)據(jù)

都處理得很好。）

數(shù)據(jù)的無量綱化可以是線性的，也可以是非線性的。線性的?量綱化包括中?化（Zero-centered或

者Mean-subtraction）處理和縮放處理（Scale）。中?化的本質是讓所有記錄減去?個固定值，即讓

數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)平移到某個位置?？s放的本質是通過除以?個固定值，將數(shù)據(jù)固定在某個范圍之中，取對

數(shù)也算是?種縮放處理。




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