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精选优质文档-倾情为你奉上第一章多元正态分布1.在数据处理时，为什么通常要进行标准化处理？ 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是0-1标准化和Z标准化。（1）0-1标准化(0-1 normalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到0,1区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。（2）Z-score 标准化(zero-mean normalization)也叫标准化，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，也是SPSS中最为常用的标准化方法，其转化函数为：其中为所有样本数据的均值，为所有样本数据的标准差。2、欧氏距离与马氏距离的优缺点是什么
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