数据仓库与数据挖掘：规范化方法探讨

"解答一(续)-数据仓库与数据挖掘习题课6.3" 这篇内容主要涉及数据预处理中的数值标准化方法，特别是数据挖掘中常用的数据规范化技术，包括min-max规范化、z-score规范化和小数定标规范化。这些方法旨在消除数值属性之间的量纲影响，使得不同属性在同一尺度上比较和处理。 (a) min-max规范化是将原始数据按比例缩放，使之落入一个特定的小区间，如[0,1]。计算公式为：(v - minA) / (maxA - minA)，其中v是原始值，minA和maxA分别是属性的最小值和最大值。对于age值35，minA=13，maxA=70，经过min-max规范化后，35变换为(35-13)/(70-13)=22/57≈0.386。 (b) z-score规范化，也称为标准差规范化，是根据数据的平均值（mean）和标准差（stddev）进行转换，使得数据转换后具有0均值和1标准差。公式为：(v - meanA) / stddevA。对于age值35，标准差为12.94，经过z-score规范化后，35变为(35-38.6)/12.94≈-0.278。 (c) 小数定标规范化，也称为对数规范化，通常用于数值范围较大的情况。它通过移动小数点的位置来完成，使得最大值变为10的整数幂。这里，最大绝对值为70，所以j=2（即70=10^2），对于age值35，经过小数定标规范化后，35变为35 / 70 = 0.5。 (d) 在给定的数据中，选择小数定标规范化的原因是因为这种方法可以保持数据的原始分布，变换后的结果更直观且易于解释。同时，这种方法不会像min-max规范化那样受到极端值的影响，也不会像z-score规范化那样受到均值和标准差的影响，因此在某些情况下可能是更为稳健的选择。 这些规范化技术在数据挖掘中非常重要，因为它们能够帮助算法更好地处理数据，提高模型的训练效率和预测准确性。例如，在聚类、分类或回归等任务中，标准化数据可以确保各个特征在同一尺度上，避免某些特征因数值范围大而主导了模型学习过程。在实际应用中，选择哪种规范化方法通常取决于数据的特性和应用场景。