优点:适用于数值分布较大或者偏态的数据,可以有效减小数据的差距。 缺点:对 0 和负数不适用,可能会出现数学错误。 6. 向量归一化 优点:在机器学习中,向量归一化是将向量缩放到单位长度,用于某些算法中。 缺点:仅适用于向量数据。 7. 非线性归一化 优点:使用非线性函数(如 Sigmoid、Tanh)将数据缩放到特定的范围...
1、面积归一化法优点是简便、准确,当操作条件变化时对结果影响较小,宜于分析多组分试样中各组分的含量。但是试样中所有组分必须全部出峰,因此,此法在使用中受到一定限制。 2、外标法是用纯物质配成一系列不同浓度的标准溶液(或直接购买不同浓度标准溶液)分别取一定体积,注入色谱仪,根据峰面积和浓度做标准曲线。在...
归一化法兼具内标和外标两种方法的优点，不需要精确控制进样量，也不需要样品的前处理；缺点在于要求样品中所有组分都出峰，并且在检测器的响应程度相同，即各组分的绝对校正因子都相等。内加法 在无法找到样品中没有的合适的组分作为内标物时，可以采用内加法；在分析溶液类型的样品时，如果无法找到空白溶剂，也可以...
归一化法把所有出峰的组分含量之和按100%计的定量方法,称为归一化法。各成分校正因子一致时可用该法,该法简便、准确,特别是进样量不容易准确控制时,进样浓度及进样量的变化的影响很小。其他操作条件,如流速、柱温等变化对定量结果的影响也很小。GC应用...
气相色谱定量的方法有几种?各有哪些优缺点?有三种方法:归一化法,内标法,外标法归一化法优点:简便、准确,即使进样不准确,对结果亦无影响,操作条件的变动对结果影响也很小。
归一化方法是一种常用的数据处理技术,它将不同指标之间的差异消除,使数据落在统一的范围内。然而,归一化方法也存在一些优点和缺点。本文将从多个方面对归一化方法的优缺点进行详细分析。 ,理想股票技术论坛
最常用的有z标准化和最小最大标准化方法。z标准化一般在处理近似正态分布的数据比较合适，否则使用最小...
1) 操作简单,同时使得归一化之后的数据都落在一个很小的区间内,量级统一,便于数据的分析比较; 2) 小数定标标准化方法适用范围广,受到数据分布影响小,更加实用. 缺点: 1) 最大值与最小值非常容易受异常点影响; 2) 鲁棒性较差,只适合传统精确小数据场景. 适用范围:适用于数据系列分布比较离散,尤其是数据系列遍...
色谱分析的重要作用之一是对样品定量。而色谱法定量的依据是:组分的重量或在载气中的浓度与检测器的响应信号成正比。常见定量分析方法分为面积归一化法、内标法、外标法等。 以内标法为例,选一与欲测组分相近但能完全分离的组分做内标物(当然是样品中没有的组分),然后配制欲测组分和内标物的混合标准溶液,进样...