spss实现中心化处理、标准化处理和归一化处理

Posted 2023-03-28

参考技术A 转自https://blog.csdn.net/shouji111111/article/details/88675289

一、中心化、标准化、归一化简单描述

意义：数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。

原理：

数据标准化：是指数值减去均值，再除以标准差；

数据中心化：是指变量减去它的均值；

归一化：把数变为（0，1）之间的小数。

二、中心化处理

        数据的中心化是指原数据减去该组数据的平均值，经过中心化处理后，原数据的坐标平移至中心点（0,0），该组数据的均值变为0，以此也被称为零均值化。

三、标准化处理

        大型数据分析项目中，数据来源不同，量纲及量纲单位不同，为了让它们具备可比性，需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。 原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。这就是数据标准化。

        基本原理：数值减去平均值，再除以其标准差，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。

        在SPSS中，使用最多的就是Z-score标准化（0-1标准化）方法，这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。

四、归一化处理

归一化方法：

把数变为（0，1）之间的小数

主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速

把有量纲表达式变为无量纲表达式，成为纯量。归一化，也算是数据标准化方法之一。常见的计算公式如下，得到新数据范围在[0,1]之间，归一化由此得名。