pca主成分分析数据归一化
时间: 2023-09-12 12:09:01 浏览: 212
PCA主成分分析是一种用于强调变化和相似性的技术,并在数据集中显示出强烈的模式。它是一种降维的方法,可以将高维数据转换为低维数据,同时保留数据的主要信息。关于数据归一化,通常在进行PCA主成分分析之前,会对数据进行归一化处理。这是因为,在PCA中,各个特征的尺度可能不同,如果不进行归一化处理,那些具有较大值范围的特征可能会对主成分分析的结果产生更大的影响。通过归一化处理,可以将各个特征的值映射到统一的尺度上,使得各个特征的贡献更加平衡。常用的归一化方法包括Z-score标准化、最小-最大规范化等。在进行PCA主成分分析时,归一化处理可以提高分析结果的准确性和可解释性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PCA主成分分析方法](https://blog.csdn.net/qq_25743167/article/details/120156840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [单细胞分析:PCA和归一化理论(七)](https://blog.csdn.net/swindler_ice/article/details/127741723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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