数据规范化指将数据按比例缩放(如更换大单位),使之落入一个特定的区域(如0-1)以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有:最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。
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举一反三
内容
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在进行K-Means聚类之前,需要对数据进行标准化处理,常见的数据标准化方法除了最小-最大规范化和零-均值规范化之外,还有小数定标规范化方法,经过小数定标规范化后的数据范围是( )。 A: [0, 1] B: [-1, 1] C: [-1, 0] D: 无固定范围
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规范化常用的方法有（ ） A: 最小-最大规范化 B: z-score规范化 C: 小数定标规范化 D: 统一格式
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不是数据规范化方法的是( ) A: 离差规范化 B: 标准差规范化 C: 小数定标规范化 D: 平均值规范化
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下列数据变换类型及方法正确的是()。 A: 数据平滑:去噪,将连续数据离散化,增加粒度 B: 数据聚集:对数值属性进行监督或无监督离散化 C: 特征构造:构造出新的属性 D: 数据规范化:使数据按照比例缩放,落入特定区域
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5S习惯形成的三个阶段的顺序是 A: 规范化>行为化>习惯化 B: 习惯化>行为化>规范化 C: 行为化>规范化>习惯化 D: 规范化>习惯化化>行为