1. Z-Score标准化 对数据系列中的每一个数据点作减去均值并除以方差的操作,使得处理后的数据近似符合(0,1) 的标准正态分布: xi∗=(xi−μ)/σx_i^*=(x_i-μ)/σ 优点: 1) 计算相对简单,在计算机编程软件中操作方便; 2) 能够消除量级为数据分析带来的不便,不受数据量级的影响,保证了数据间的...
Z-Score标准化的目的是将数据调整到均值为0、标准差为1的范围。计算公式如下:z = (x - μ) / σ其中,x是原始数据,μ是数据的均值,σ是数据的标准差。在Python中,我们可以使用NumPy库中的函数来计算均值和标准差,然后使用公式进行计算。以下是一个示例代码: import numpy as np def z_score_standardization(...
题目对数据集的预处理中,常用的数据变换方法有0-1标准化和z-score标准化。使用z-score标准化时 ,若收据集中年收入属性的均值为65,标准差为12,则年收入59万元标准化后为( )。A.-0.2B.0.5C.0.3D.-0.5 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏 ...
[题目]下图为北京市两地铁站进出站客流量小时分布曲线图.其中.Z-score标准化值为正.表示该站点一小时内的客流量高于当天平均客流量.为负则表示低于平均客流量.地铁站( )A.甲.乙的客流量时间分布一致 B.甲附近的功能区以商业区为主C.乙附近以工业区或住宅区为主 D.客流量变化