不能不用也不可亂用的標準化和歸一化處理
今天這篇仍是講特徵工程那一堆事，準確點說是數據預處理範疇內的，在作PCA降維時，我發現利用方差過濾出的主成分和利用PCA降維獲得的主成分對應位置的方差有些不一樣:html VarianceThreshold:[90370.21684180899, 55277.04960170764, 51395.858083599174]
PCA:[176251.93379431,74196.48270488,5
相關文章
- 1. 標準化和歸一化
- 2. 歸一化和標準化
- 3. spss實現中心化處理、標準化處理和歸一化處理
- 4. 歸一化的好處及歸一化，標準化的處理方法
- 5. 標準化和歸一化的區別
- 6. 歸一化，標準化和中心化
- 7. 歸一化、標準化和正則化
- 8. 數據預處理：標準化和歸一化
- 9. 歸一化與標準化
- 10. 標準化、歸一化
- 更多相關文章...
- • 僞造目標不可達的ICMP數據包 - TCP/IP教程
- • C# 不安全代碼 - C#教程
- • SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
- • Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 標準化和歸一化
- 2. 歸一化和標準化
- 3. spss實現中心化處理、標準化處理和歸一化處理
- 4. 歸一化的好處及歸一化，標準化的處理方法
- 5. 標準化和歸一化的區別
- 6. 歸一化，標準化和中心化
- 7. 歸一化、標準化和正則化
- 8. 數據預處理：標準化和歸一化
- 9. 歸一化與標準化
- 10. 標準化、歸一化