1、数据的量纲不同；数量级差别很大。经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。如果直接用原始指标一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起比较是通过数据标准化，把它们标准到同一个标准时才具有可比性，标准化采
数据标准化是预处理步骤，将数据标准化到一个特定的范围能够在反向传播中保证更好的收敛。一般来说，是将该值将去平均值后再除以标准差。如果不进行数据标准化，简⽽⾔之：对数据标准化的⽬的是消除特征之间的差异性，便于特征⼀⼼⼀意学习权重。问题2：什么时候需要进⾏数据标准化，什么时候不需要进⾏数据标准化？由（1）我们可以知道
进行数据规范化的目的是( )。A. 去掉数据中的噪声B. 对数据进行汇总和齐集C. 使用观点分层，用高层次观点替代低层次“原始”数据D. 将属性按比率缩放，使之落入一个小的规范化过程主要为克服数据库逻辑结构中的插入异常、删除异常以及冗余度大的缺陷。数据库规范化能够让数据库设计者更好地了解组织内部当前的数据结构，最终得到一系列的数据实体。数
进行数据规范化的目的是()。A.去掉数据中的噪声B.对数据进行汇总和聚集C.使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D.将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间数据标准化的目的是使数据的总体符合某种要求，例如使数据总体符合正态分布以方便参数检验、使数据范围相同以方便比较分析、使数据分布均匀以方便作图展示等。我们必须知道
⊙﹏⊙‖∣° 数据规范化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作。不同评价指标往往具有不同的量纲，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范数据标准化是指将数据缩放到一定的区间内。数据标准化的目的是消除单位的影响，便于比较分析。常用的数据标准化方法有【0-1标准化】和【z标准化】。0-1标准化
