数据归一化处理

数据归一化处理

今天是孙老师陪伴你的第2天

数据归一化处理是数据挖掘的一项基础工作。

从广义的角度来看，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据归一化处理，以解决数据指标之间的可比性问题。原始数据经过数据归一化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。因此，归一化具有同一、统一和合一的含义。

从集合的角度来看，归一化可以将多维度数据变为单一维度的数据，把不重要的、不具可比性的集合中的元素的属性去掉，形成人们关心的、能够反映事物本质的那些属性。这样，本来不具有可比性的对象就可以归为一类，然后就可以比较。比如人和牛，身高和体重都没有可比性。但身高与体重的比值，就可能有了可比性；同样，人吃多少，牛吃多少，可能也没有直接的可比性，但相对于体重，或是相对于一天的各自的能量来提供需要的食量，就有了可比性。归一化处理从数学角度来看，可以认为是把有纲量变成了无纲量。

还有一些分析对象，其特性可能需要两个或多个参数去描述，但这些参数经常会出现此起彼伏的变化趋势。比如CT检测系统的密度分辨率与空间分辨率，密度分辨率高的系统，经常伴随着空间分辨率降低的情况。在这些场合就需要使用归一化的评价指标才能对系统做出具有可比性的评价。

各位朋友，你知道在射线检测技术中，数据的归一化处理最早是出现在哪里呢？