数据的无量纲处理方法及示例(附完整代码)

  • (1)极值化方法
  • (2)标准化方法
  • (3)均值化方法
  • 示例
    • 要求
    • 建模步骤
  • 程序
  • 结果
  • 备注

在对实际问题建模过程中,特别是在建立指标评价体系时,常常会面临不同类型的数据处理及融合。而各个指标之间由于计量单位和数量级的不尽相同,从而使得各指标间不具有可比性。在数据分析之前,通常需要先将数据标准化,利用标准化后的数据进行分析。数据标准化处理主要包括同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据的同趋化处理主要解决不同性质的数据问题,对不同性质指标直接累加不能正确反应不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对评价体系的作用力同趋化。数据无量纲化主要解决数据的不可比性,在此处主要介绍几种数据的无量纲化的处理方式。

(1)极值化方法

可以选择如下的三种方式:
(A)即每一个变量除以该变量取值的全距,标准化

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