因此,无量纲化处理的意义在于消除数据之间的量纲差异,使得不同特征之间具有可比性,从而更好地进行数据分析和建模。 二、常用的无量纲化处理方法 1.标准化(Standardization) 标准化是将数据按照其均值和标准差进行线性变换,使得数据符合标准正态分布。标准化的公式如下: x' = (x - mean) / std 其中,x'是标准化...
数据无量纲化:由于选取的各类指标具有不同的度量单位,造成数据间不可比。故对各个指标进行去量纲化处理,既能消除变量间量纲关系,又能保留数据的相对意义。熵值法非负平移:原始数据在进行去量纲化处理后,指标数据范围可以取到零,计算熵值时取对数,会使计算无意义(Ex