1. excel数据归一化到一个范围
数据清洗目的主要有:
①解决数据质量问题;
②让数据更适合做挖掘;
数据清洗是对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据,选用一定方法进行“清洗”,为后续的数据分析做准备。
数据清洗的方法有:
①数据数值化
对存在各种不同格式的数据形式的原始数据,对其进行标准化操作。对字符串取值,按照ANSI码值求和得到字符串的值,如果值太大,取一个适当的质数对其求模。
②标准化 normalization
对整体数据进行归一化工作,利用min-max标准化方法将数据都映射到一个指定的数值区间。
③数据降维
原始数据存在很多维度,使用主成分分析法对数据的相关性分析来降低数据维度。
④数据完整性
数据完整性包括数据缺失补数据和数据去重;
补全数据的方法有:
1. 通过身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄(包括但不局限)等信息补全;
2. 通过前后数据补全;
3. 实在补不全的,对数据进行剔除。
数据去重的方法有:
1. 用sql或者excel“去除重复记录”去重;
2. 按规则去重,编写一系列的规则,对重复情况复杂的数据进行去重。
2. excel数据归一化到一个范围怎么操作
可以,试试下面的方法:=(A1-AVERAGE($A$1:$A$512))/STDEVP($A$1:$A$512)(使用方差和均值实现标准化)或者采用极差标准化=(A1-MIN($A$1:$A$512))/(MAX($A$1:$A$512)-MIN($A$1:$A$512))
3. excel如何将数据归一化
比如有第一列数据,按照最大最小值进行非线性归一化到(0.1,1)区间。
像第二张图一样选中需要计算单元格,然后输入=号后输入公式
(1-0.1)*(A1-MIN($A$1:$A$7))/(MAX($A$1:$A$7)-MIN($A$1:$A$7))+0.1
【注】一般归一化是归一化到区间(0,1),我的例子是归一化到(0.1,1),把以上公式中的0.1换成0即可。
输入完之后按住Ctrl+Enter即可得到结果。
4. 如何将数据归一化到-1到1
第一个问题,测试集的归一化的均值和标准偏差应该来源于训练集。如果你熟悉Python的sklearn的话,你就应该知道应该先对训练集数据fit,得到包含均值和标准偏差的scaler,然后再分别对训练集和验证集transform。这个问题其实很好,很多人不注意,最容易犯的错误就是先归一化,再划分训练测试集。
第二个问题,是均值方差归一化,最大最小归一化等不同归一化的选择问题。归一化的目的无非调整各个字段之间的数量级差异。均值方差归一化可能更适合你不知道数据的边界在哪里,最大最小归一化相当于整合到01之间,这相当于你是知道这个字段的边界在哪里。所以我个人更倾向于均值方差归一化。这个问题我只是经验之谈,不一定对。
5. excel中对数据进行归一化处理的函数
1、在对数据进行主成分分析时,需要对数据标准化处理,以消除量纲的影响,如图所示,使用代码x=zscore(A);对数据进行标准化。原则是原数据减去均值后,除以标准差。
2、标准化后,使用matlab自带主成分分析函数[coeff,score,latent,tsquare]=princomp(x);如图所示
3、其中,coeff是各个主成分的系数也就是转换矩阵,score是各个主成分的得分,latent是X的特征值,tsquare是每个数据的统计值。这里主要看的coeff、latent。如图所示
4、接下来计算每个特征的贡献率,输入代码latent’;、y=(100*latent/sum(latent))'; 如图所示
5、提取主成分的方法是依据前N个特征值的累计贡献率为准则,若累计贡献率为85%以上,则说明这前N个特征可以代表去不数据的绝大部分信息。如图所示(将每个特征的贡献率复制到Excel相加,累计达到85%)前99个特征。
6、由于前99个特征的累计贡献率达到85%。故可以使用此前99个特征的信息表示大部分的原始信息。取前99个特征的特征向量作为转换矩阵,即coeff(:,1:99);
降维后的数据B=x*coeff(:,1:99);如图所示,新数据只能99个特征(原数据有841个特征)达到降维的结果。
6. excel做数据归一
1.
直接从其他数据文件中导入数据。 打开一个工作表,“File”→“import”,...
2.
最原始的复制粘贴方法。在其他数据文件中,复制;回到origin工作表中,粘贴。 ...
3.
origin 8.0 可以将数据导出为ASCII,PDF或图片等。"File"→"...
4.
如果需要在origin中修改一列数据,比如调整基线(y轴加减固定数值)、归一法作图
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