数据无量纲化处理方法 数据规范化名词解释？

数据规范化名词解释？

应用程序过程中的数据相对复杂。为了能够更好的应用数据，需要对格式进行安排，以备不时之需。它简称为数据规范化。数据规范化是数据挖掘的一项基本操作。实际上，数据中不同特征的维度可能不一致，值之间的差异可能非常大。如果不进行处理，可能会影响数据分析的结果。因此，有必要按一定比例对数据进行缩放，使其落在某一特定区域进行综合分析。特别是对于基于距离的挖掘方法，建模前必须对数据进行归一化处理，如SVM、KNN、K-means、聚类等。

理解什么是数据库规范化？

规范化是有效组织数据库数据的过程。规范化过程的两个主要目的是：消除冗余数据（例如将相同的数据存储在多个表中）和确保数据依赖关系处于有效状态（相关数据仅存储在一个表中）。这两个目标的实现是非常有意义的，因为它可以减少数据库和表的空间消耗，保证数据存储的一致性和逻辑性。

国际数据库行业制定了一系列建设数据库必须遵循的特殊规则，以确保数据库的标准化。在关系数据库中，这个规则是一个范例。在数据库世界中，不同层次的范式是用数字来定义的，从低到高可分为五种类型：第一范式（简称1NF）、第二范式（简称2NF）、第三范式（简称3NF）、第四范式（简称4NF）和第五范式（简称5NF）。第一种范式需要满足最低的需求，第二种范式在第一种范式的基础上增加了更多的需求，依此类推。在实际应用中，最常见的是第一范式、第二范式和第三范式

数据无量纲化处理方法 怎么对数据进行标准化 标准化的6种形式举例

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