五种数据预处理方法,第一线性变换,其中包含了效益型属性以及成本型属性。最开始需要进行原始的决策,然后再过多到变换后的决策,两种属性的最优属性值和最差属性值都不一样。如果是效益型的属性,最差的属性值不一定是0,但是最优的属性值是1。如果是成本型的属性,那么最优的属性值不一定是1,但是最差的属性值是0。第二标准0-1变换。第三区间型属性的变换。第四向量规范化。这种处理方法不管是成本还是效益型的属性,变幻的方式都是一样的。第五标准化处理。这手机运用的过程中,如果变量不一样的话,测量单位也是不同的,这个时候每个变量就会有一样的表现力,这种情况下就会进行标准化的处理。
五种数据预处理方法
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