在聚类分析中，为了使不同量纲、不同取值范围的数据能够放在一起进行比较，通常需要对原始数据进行变换处理。常用的变换方法有以下几种:
举一反三
- 在聚类分析中，为了使不同量纲、不同取值范围的数据能够放在一起进行比较，通常需要对原始数据进行变换处理。常用的变换方法有以下几种: A: 中心化变换 B: 标准化变换 C: 规格化变换 D: 对数变换
- 数据预处理是指在对数据进行挖掘分析以前，需要对原始数据进行清理、集合和变换等一系列处理工作（ ）
- 不同类型的数据不能放在一起进行比较。()
- 3. 目的是缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果的是（ ） A: 数据清洗 B: 数据集成 C: 数据变换 D: 数据归约"
- 综合评价分析中，为了解决各指标不同量纲无法进行直接汇总的问题，一般在完成数据搜集后还需要对搜集到的数据进行消除量纲影响的处理，常见的方法有( )。 A: 相对化处 B: 函数化处 C: 标准化处 D: 指数化处理 E: 统一化处理