文档介绍：该【杠板归集成学习与异构数据挖掘 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【28】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【杠板归集成学习与异构数据挖掘 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,以消除不同特征之间的量纲差异,使其具有可比性。-最大归一化、标准化(Z-得分)、小数定标和正则化。,特别是当特征具有不同的量纲时。最小--最大归一化将数据映射到[0,1]的范围内。,其归一化后的值x'为:x'=(x-x_min)/(x_max-x_min),其中x_min和x_max分别为该特征的最小值和最大值。,但会放大数据的极值。数据归一化杠板归一化技术的概述标准化(Z-得分)、标准差为1的分布。,其标准化后的值x'为:x'=(x-μ)/σ,其中μ和σ分别为该特征的均值和标准差。,但对异常值比较敏感。。,其小数定标后的值x'为:x'=x/10^k,其中k为指定的小数位数。,可以减少数据中的小数位数,但可能会丢失数据的精度。。,其正则化后的值x'为:x'=x/||x||,其中||x||为x的欧式范数。,从而提高模型的稳定性和鲁棒性。,结构和语义不同,造成数据整合困难。,解决异质数据整合问题。。,难以直接处理和分析。,形成综合特征向量。。,存在缺失、噪声和异常值等问题。、平滑噪声和消除异常值,提高数据质量。。,但传统数据挖掘方法难以发现。,促进不同数据源之间的知识融合。,支持决策制定和业务创新。,需要考虑模型泛化和鲁棒性。,便于不同模型的公平比较。。、金融和零售等领域广泛应用于异质数据挖掘。,在医疗保健中,杠杆归一化整合了患者电子病历、传感器数据和基因组数据,辅助疾病诊断和个性化治疗。