有关数据预处理的探讨

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如何进行海量数据处理

如何进行海量数据处理

如何进行海量数据处理随着数字化时代的到来,海量数据已经成为当今社会其中一个最重要的资源。

无论是企业、政府还是个人,在处理海量数据上都面临着巨大的挑战。

本文将探讨如何进行海量数据处理的方法和技巧。

一、数据采集与存储在进行海量数据处理之前,首先需要进行数据的采集与存储。

数据采集可以通过各种方式进行,如传感器、网络爬虫、数据库查询等。

采集到的数据需要经过清洗、去重、标准化等处理,以确保数据的质量。

而海量数据的存储可以选择传统的关系型数据库,也可以采用分布式存储系统,如Hadoop、Spark等。

二、数据预处理与清洗数据预处理与清洗是海量数据处理的重要一步。

由于海量数据通常存在着噪声、缺失值、异常值等问题,需要对数据进行清洗和处理。

数据预处理可以包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理、特征选择等操作。

通过预处理与清洗,可以提高后续数据分析和挖掘的准确性和可靠性。

三、数据分析与挖掘海量数据处理的核心是数据分析与挖掘。

数据分析与挖掘可以通过各种算法和模型实现,如聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。

在海量数据处理中,需要选择合适的算法和模型,考虑到数据的规模和特点。

同时,为了提高计算效率,可以采用并行计算和分布式存储与计算的方式进行数据分析与挖掘。

四、可视化与应用海量数据处理不仅仅是为了得出结论,更重要的是将结论转化为实践。

在数据分析与挖掘的结果基础上,可以进行数据的可视化呈现和应用开发。

通过数据的可视化,可以更直观地了解数据的变化和趋势,为决策提供支持。

同时,通过应用开发,可以将数据应用到各种实际场景中,产生实际的效益和价值。

五、数据安全与隐私保护在海量数据处理过程中,数据安全与隐私保护是不可忽视的因素。

海量数据中包含大量的重要信息,如用户隐私、商业机密等。

因此,在进行海量数据处理时,需要采取一系列的数据安全与隐私保护措施,如数据加密、访问控制、身份认证等。

六、挑战与未来发展虽然海量数据处理带来了诸多机遇,但也面临着诸多挑战。

数据预处理的方法有哪些

数据预处理的方法有哪些

数据预处理的方法有哪些数据预处理是数据分析过程中非常重要的一步,它对数据质量的提升起着至关重要的作用。

数据预处理的方法有很多种,下面我将介绍一些常用的数据预处理方法。

首先,数据清洗是数据预处理的第一步。

在数据采集和存储的过程中,数据往往会受到各种干扰和噪声的影响,比如缺失值、异常值、重复值等。

因此,数据清洗是必不可少的。

对于缺失值,可以选择删除缺失值、用均值或中位数填充、使用插值法填充等方法进行处理。

对于异常值,可以采用删除异常值、平滑处理、离散化处理等方法。

对于重复值,可以直接删除或者进行合并处理。

其次,数据集成也是数据预处理的重要环节。

在实际应用中,数据往往分布在不同的数据源中,需要进行数据集成。

数据集成的方法有多种,比如数据合并、数据连接、数据聚合等。

在进行数据集成的过程中,需要注意数据的一致性和完整性,避免数据冗余和不一致的情况。

另外,数据变换也是数据预处理的重要环节。

数据变换的目的是将数据转换成适合建模的形式,常见的数据变换方法有标准化、归一化、离散化、连续化等。

标准化和归一化可以将数据转换成符合正态分布的形式,有利于提高模型的准确性。

离散化和连续化可以将连续型数据转换成离散型数据或者将离散型数据转换成连续型数据,有利于不同类型数据的处理和分析。

最后,特征选择也是数据预处理的重要环节。

在实际应用中,数据往往包含大量的特征,而并非所有特征对建模都是有益的。

因此,需要进行特征选择,选择对建模有益的特征。

特征选择的方法有过滤式、包裹式、嵌入式等。

过滤式方法是根据特征的统计指标来进行选择,比如方差、相关系数等;包裹式方法是根据建模的性能来进行选择,比如递归特征消除、基于模型的特征选择等;嵌入式方法是将特征选择融入到模型训练的过程中,比如Lasso回归、决策树等。

综上所述,数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步,它涉及到数据清洗、数据集成、数据变换和特征选择等多个环节。

在实际应用中,需要根据具体的问题和数据情况来选择合适的数据预处理方法,以提高数据质量和模型的准确性。

人工智能训练中的数据预处理技巧与流程解析

人工智能训练中的数据预处理技巧与流程解析

人工智能训练中的数据预处理技巧与流程解析人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为一门新兴的学科,已经在各个领域展现出了巨大的潜力和前景。

而在AI的训练过程中,数据预处理技巧和流程的重要性不容忽视。

本文将探讨人工智能训练中的数据预处理技巧与流程解析,以帮助读者更好地理解和应用这些技术。

首先,数据预处理是人工智能训练的关键步骤之一。

在进行数据预处理之前,我们需要明确的目标和问题定义。

只有明确了问题的定义,才能有针对性地进行数据预处理。

例如,如果我们要训练一个图像识别模型,那么我们需要收集大量的图像数据,并对这些数据进行预处理,以便让模型更好地理解和识别图像。

数据预处理的第一步是数据清洗。

在数据清洗过程中,我们需要处理缺失值、异常值和重复值等问题。

缺失值是指数据集中某些样本或特征的值缺失的情况,而异常值则是指与其他样本或特征相比具有明显偏差的值。

清洗数据的目的是为了减少噪声的影响,提高模型的准确性和稳定性。

接下来,我们需要对数据进行特征选择。

特征选择是指从原始数据中选择出最具代表性和相关性的特征。

通过特征选择,可以减少数据的维度,提高模型的训练效率和泛化能力。

常用的特征选择方法包括相关系数分析、卡方检验和信息增益等。

在特征选择之后,我们需要对数据进行特征缩放。

特征缩放是指将不同特征的取值范围进行统一,以便更好地进行模型训练和预测。

常用的特征缩放方法有标准化和归一化。

标准化是将数据按照均值为0、方差为1的正态分布进行转换,而归一化则是将数据缩放到0和1之间的范围内。

此外,数据预处理还包括数据转换和数据集划分。

数据转换是指将原始数据转换成适合模型训练的形式,例如将文本数据转换成向量表示。

数据集划分是指将数据集分成训练集、验证集和测试集等部分,以便评估模型的性能和泛化能力。

综上所述,人工智能训练中的数据预处理技巧与流程是非常重要的。

通过数据预处理,我们可以清洗数据、选择特征、缩放特征、转换数据和划分数据集,以提高模型的训练效果和预测准确性。

数据清洗和预处理

数据清洗和预处理

总结
定义与内容 数据清洗与预处理的基 本概念和包括的内容
工具与案例分析
常用的数据清洗与预 处理工具和实际案例 分析
步骤与方法
数据清洗与预处理的具 体步骤和常用方法
展望
未来数据清洗与预处理将会迎来更多的发展 机遇。随着大数据和人工智能的快速发展, 数据清洗与预处理的技术也将不断创新,为 数据分析提供更多可能性。
为什么需要数据清洗与预处理
提高数据质量
减少错误数据对分析的影响 提高数据的准确性
增加数据可靠性
确保数据的完整性 减少数据分析中的误差
优化数据分析过程
提高数据处理效率 减少数据处理时间
支持模型建立
确保模型的可信度 提高模型的准确性
数据清洗与预处理的重要性
确保数据的准确性
01
提高数据分析的效果
02
降低数据分析错误率
Python中的Scikit-learn库
01 强大的机器学习库,包含异常值处理模块
R语言中的Outliers包
02 专门用于检测和处理异常值的包
Excel的条件格式化功能
03 利用条件格式化可快速识别异常值
总结
异常值处理在数据清洗和预处理中起着至关 重要的作用,通过有效的方法和工具,可以 准确识别和处理异常值,提高数据分析的准 确性和可靠性。
如何检测重复值
使用工具或编程语言检 查数据集中的重复记录
重复值处理方法
删除重复值
从数据集中删除重复的 记录
合并重复值
合并相同的记录为一 条数据
标记重复值
标记数据集中的重复记 录
重复值处理工具
Python中的Pandas库
提供数据处理和分析功 能
Excel的数据删除功能 可用于删除重复值

智能平台下的数据预处理与分析

智能平台下的数据预处理与分析

智能平台下的数据预处理与分析随着互联网技术的不断发展,数据已经成为当代社会中最宝贵的资源之一。

在大数据时代,如何高效地预处理和分析数据已经成为了各个行业中不可或缺的工作。

而智能平台的出现,为数据的预处理和分析提供了新的思路和技术手段。

本文将从智能平台下的数据预处理和数据分析两方面进行探讨,旨在为读者提供一些有用的思考和借鉴。

一、智能平台下的数据预处理数据预处理是数据分析的第一步,也是最为关键的一步。

在智能平台下,数据预处理可以通过以下几种方式进行优化。

1. 数据清洗数据清洗是指在数据收集和存储的过程中,对于不准确、不完整、重复或者不合理的数据进行清理,以提高数据的准确性和可靠性。

在智能平台下,数据清洗可以通过实时监测和分析数据的来源和格式,对于异常数据进行快速的识别和处理,从而保证数据的质量和准确性。

2. 数据归一化数据归一化是指将数据转化为具有相同尺度和单位的数据,在数据分析中可以避免由于量纲不一致而造成的误差和偏差。

在智能平台下,数据归一化可以通过一系列的算法和转化公式实现。

例如,将数值型数据进行标准化处理,将类别型数据进行编码转化。

3. 数据采样数据采样是指从大量数据中抽取一部分数据进行分析。

在智能平台下,数据采样可以通过分层采样、随机采样、分组采样等方式进行优化,以满足实际应用场景的需求。

二、智能平台下的数据分析数据预处理过后,就需要进行数据分析。

在智能平台下,数据分析有以下几个特点和优势。

1. 智能化分析智能平台下的数据分析采用了机器学习和人工智能等高级技术,能够通过自动化和智能化方式进行数据的分析和处理。

例如,基于深度学习算法的图像识别技术可以对大量复杂的图像数据进行自动分析和分类,提高了数据分析的效率和准确性。

2. 实时分析智能平台下的数据分析能够实现对于实时数据的快速处理和分析。

例如,基于流数据的处理技术可以在高速数据流中进行实时的数据分析和处理,从而能够及时发现数据的异常和变化,为实时决策提供有力的支持。

数据预处理标准化-概述说明以及解释

数据预处理标准化-概述说明以及解释

数据预处理标准化-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行一系列的处理和转换,以提高数据质量、消除数据中的噪声和冗余信息,并使得数据更加易于分析和理解的过程。

数据预处理的标准化是其中一种重要的处理方法,它将不同尺度和取值范围的数据按照一定的规则进行转换,使得它们具有相同的尺度和分布特性。

在数据分析和机器学习任务中,原始数据往往具有不同的度量单位、不同的取值范围以及不同的分布特点,这会给后续分析和建模过程带来困扰。

例如,在进行聚类分析时,由于不同属性具有不同的取值范围,某些属性的影响程度可能会被放大或者忽略;在进行回归分析时,由于特征之间的差异较大,可能导致模型的性能下降。

因此,对原始数据进行标准化处理可以消除这些问题,提高数据分析的准确性和可靠性。

数据预处理的标准化方法有很多种,常用的包括最小-最大标准化、Z-score标准化和小数定标标准化等。

最小-最大标准化将数据线性地映射到一个指定的区间内,常用的区间是[0, 1];Z-score标准化通过计算数据与均值之间的差值并除以标准差,将数据转换为均值为0、标准差为1的分布;小数定标标准化则是通过除以一个固定的基数,如10的幂次方,将数据映射到[-1, 1]之间。

这些方法都可以使得数据具有相似的尺度和分布特征,从而消除不同属性之间的量纲影响,提高数据分析和建模的效果。

数据预处理标准化在各种领域中都有广泛的应用。

例如,在金融领域,对股票的收盘价进行标准化可以将不同股票的价格进行比较和分析;在生物医学领域,对基因表达数据进行标准化可以消除不同实验条件下的干扰,更好地挖掘基因之间的关系;在图像处理中,对图像的像素值进行标准化可以提高图像处理和识别算法的准确性等。

综上所述,数据预处理的标准化是一种重要的数据处理方法,它能够消除数据中的差异性,提高数据分析和建模的准确性和可靠性。

随着数据分析和机器学习的发展,标准化方法将在更多的领域中得到广泛的应用和研究。

机器学习技术中遇到的常见问题及解决方法

机器学习技术中遇到的常见问题及解决方法机器学习技术在现代人工智能领域中扮演着重要的角色。

然而,在实践中,开发人员往往会遇到一些常见的问题。

本文将探讨几个常见问题,并提供相应的解决方法,以帮助开发人员更好地应对这些挑战。

1. 数据预处理数据预处理是机器学习中的关键步骤之一。

常见问题之一是数据缺失。

当数据集中存在缺失值时,我们需要决定如何处理这些缺失值。

一种常见的方法是将缺失值删除或者用平均值或中位数进行填充。

然而,这种方法可能导致结果的偏差。

为了更好地解决这个问题,可以使用更先进的方法,如多重插补或者使用机器学习算法自动填充缺失值。

2. 特征选择特征选择是指从原始数据中选择最相关的特征来用于模型训练。

常见问题是特征过多或过少。

特征过多可能会导致维度灾难,增加模型训练的复杂度。

特征过少则可能丢失重要信息,导致模型效果不佳。

解决这个问题的一种方法是通过相关性分析和特征重要性评估来筛选特征。

此外,可以使用降维技术,如主成分分析(PCA)或线性判别分析(LDA),来减少特征的数量。

3. 过拟合和欠拟合过拟合和欠拟合是机器学习中常见的问题。

过拟合指的是模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现较差的情况,这是由于模型过于复杂或者训练数据过少所导致的。

解决过拟合的方法包括增加训练数据、使用正则化技术或者简化模型结构。

欠拟合指的是模型无法捕捉到数据集中的复杂关系,导致在训练集和测试集上都表现不佳。

解决欠拟合的方法包括增加特征数量、使用更复杂的模型或者调整模型的超参数。

4. 样本不平衡样本不平衡是指数据集中不同类别样本的数量差异很大。

这会导致模型对数量多的类别更加偏向,忽略数量少的类别。

解决样本不平衡的方法包括欠采样和过采样。

欠采样是指删除数量多的类别样本,使得数据集更加平衡。

过采样是指复制数量少的类别样本,增加其数量以实现平衡。

另外,可以使用集成学习方法,如随机森林或梯度提升树,来处理样本不平衡问题。

5. 超参数调优机器学习模型中的超参数是在模型训练之前需要手动设置的参数。

浅谈电信数据预处理

16 5

建 电

2 1 年 第 3期 0 1
浅谈 电信数 据预 处 理
颜 昌沁 ,徐 小 华 ,石 玉萍
(昭通 师范 高等 专科 学校 云 南 昭通 6 70 50 0)
【 摘 要 】 原 始数据 存在 大量 的空缺 、 音及错 误数 据 , : 噪 必须进行 筛选 和 清理 , 文针 对 用 于建模 的 电 本
信数 据在数 据理 解 、 据创 建 、 据 清洗及数 据格 式 化等 方 面探 讨 了几种进 行提 取 、 数 数 清理 和转换 方 法 , 以消
除数 据 中的噪音 和缺 失等 , 于用户聚类 分析 , 高模 型 的精 度和 正确率 。 便 提

【 键词 】 数据挖 掘 、 关 : 数据创 建 、 据清 洗、 数 数据 格 式化 。
KQ H
客户群
客 户基 本 信 息 表
客户部分 消费信 息 表 :
种, 因此要 分别 处 理 , 时有 的 身 份证 号 是错 误 的 , 同 所 以还 要进行 判断 。具体处 理过 程 如下 : 处理 1 5位身份 证号码 的语 句 :
21 0 1年第 3期
福 建 电 脑
表 。整 理后 客户部 分信息 如下 表 :
字段名 C S D U TI S R D EV
US R E
— — .
化。
说明 客户标识 接 口标识 用户姓名
可从身 份 证号码 中提取 客户 年 龄 、 性别 和来 源地 。
在本 文 提取 的数 据 中身 份证 信息 缺 失较 少 .所 以采 用 将 缺失 值个案消 除 的处 理方 法 接 下来 对身 份证号 码
进行 处理并 创建新 字段 . 创建 的新 字段 为 : l 年龄 : 、 根据 出生年份计 算 客户 现在 的年龄 。

科研数据处理

科研数据处理科研项目中的数据处理是一项至关重要的任务。

它涉及从原始数据中提取有用信息、进行统计分析并得出结论的过程。

在这篇文章中,我们将探讨科研数据处理的步骤和方法。

一、数据收集与整理科研数据处理的第一步是收集和整理数据。

这意味着从各种来源收集数据,并将其组织成易于分析的格式。

数据可以通过实验、观察、问卷调查等方式获取,也可以通过公开的数据库或文献中获得。

在整理数据时,我们应该确保数据的准确性和可靠性。

这包括检查数据的完整性、去除重复值、处理缺失值,并进行数据清洗以去除异常值。

二、数据探索与可视化一旦数据整理完毕,接下来的步骤是对数据进行探索和可视化。

数据探索的目的是了解数据的特征和分布,并发现其中的模式和趋势。

可视化是一种强大的工具,可以通过图表和图形有效地呈现数据。

常用的数据探索和可视化方法包括描述性统计分析、散点图、直方图、箱线图等。

这些方法可以帮助我们发现数据的异常值、相关性、分布情况等。

三、数据预处理数据预处理是科研数据处理中的关键步骤之一。

它包括数据清洗、数据转换、特征选择和降维等过程。

数据预处理的目标是消除异常值、抽取有用的特征和减少数据维度。

数据清洗是指处理缺失值、异常值和噪声等不完整或无效数据的方法。

数据转换可以通过对数据进行归一化、标准化、离散化等处理来改变数据的分布或表示形式。

特征选择是指从所有特征中选择最具有代表性和相关性的特征。

降维则是减少数据维度,以便更好地进行分析和建模。

四、数据分析与建模数据分析是科研数据处理的核心环节。

在这一步骤中,我们使用适当的统计分析方法来研究数据,回答研究问题,并验证或推翻研究假设。

常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析、因子分析等。

这些方法可以帮助我们揭示数据背后的规律和关联,并发现其中的潜在模型和结构。

建模是在数据分析的基础上,构建适当的数学或统计模型来解释和预测数据。

常见的建模方法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

大模型对数据的处理方式

大模型对数据的处理方式大模型在处理数据时采用了一系列的方法和技术,以确保数据的准确性、完整性和可用性。

本文将探讨大模型对数据的处理方式,并分析其优势和应用场景。

一、数据清洗与预处理数据清洗是大模型处理数据的第一步,它主要包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。

去除重复数据可以避免统计结果的偏倚,处理缺失值可以提高数据的完整性,处理异常值可以排除干扰因素。

此外,还可以对数据进行归一化、标准化等操作,以方便后续的分析和建模。

二、特征选择与提取特征选择是大模型处理数据的关键步骤之一,它通过评估特征的重要性和相关性,选取对模型建立和预测有意义的特征。

常用的特征选择方法有相关系数分析、卡方检验、信息增益等。

特征提取则是从原始数据中提取出新的特征,以增加模型的表达能力。

常见的特征提取方法有主成分分析、因子分析、独立成分分析等。

三、数据建模与训练在数据处理的过程中,大模型通常会使用机器学习算法进行建模和训练。

常见的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。

通过对数据进行建模和训练,大模型可以从数据中学习到规律和模式,并用于预测和分类等任务。

在建模和训练过程中,大模型还需要进行模型评估和调优,以提高模型的准确率和泛化能力。

四、数据可视化与分析数据可视化是大模型处理数据的重要手段之一,它可以帮助用户更直观地理解数据和模型的结果。

通过将数据转化为图表、图像或动画等形式,可以更好地展示数据的分布、关系和趋势。

常见的数据可视化工具有Matplotlib、Tableau、Power BI等。

五、数据存储与管理大模型处理的数据量通常很大,因此需要进行有效的数据存储和管理。

常见的数据存储方式有关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。

在数据存储和管理过程中,需要考虑数据的安全性、可扩展性和性能等方面的问题。

六、数据安全与隐私保护在大模型处理数据的过程中,保护数据的安全性和隐私性是非常重要的。

大模型需要采取一系列的措施,如数据加密、访问控制、身份验证等,以防止数据被非法获取和使用。

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科技创新Sc fe nt i.ac and T e chnol ogi c al I nnova t i on 霭藏逦曼有关数据预处理的探讨梁晓佳周菊玲(新疆师范大学数学科学学院新疆乌鲁木齐830054)摘要本文对居中型和区间型两种适度指标进行论证和例证,考察了这两种数据处理方法对主成分和因子分析这种综合评价结果的影响。

另外,本文用文献①‘‘初始化”思想对极差法进行分析,得到结论,即处理后数据的协方差矩阵不仅消除了指标量纲和数量级的影响,还能包含原始数据的全部信息。

关键词数据处理同趋势化标准化变异中图分类号:TP391文献标识码:AT he D i s cuss i on of D at a Pr epr oces s i ngL I A N G X i aoj i a.Z H O U J ul i ng(D epar t m ent of M at hem at i cal sci ence s,X i nj i a ng N or m al U ni vers i t y,U rum qi,X i nj i ang830054)A bs t r act A r gum ent and i l l ust r at i on of s om e ki nds of a ppr opri a t e i ndi cat or s i s do ne i n t hi s paper,s uch as t he i ndi cat or s of m edi um and i nt er va l.A nd t he pap er l oo ks at t he ef f ec t of t he com pr eh ens i ve e va l ua t i on r e sul t s f r omt he t w o da t a pr o ces s i ng m e t hod on pr i nci pa l com ponen t s anal ysi s and f a ct or anal ysi s.I n addi t i on,t hi s ar t i cl e anal ys es t he process accordi ng t o t he m e t hod of”I ni t i al i za t i on”i n t he l i t e rat ure[1】,t hen com e t o a con cl us i on of w hi c h t he da t a covar i ance m at ri x af t er pr o ces s i ng not on l y e l i m i na t e t he i nf l uence of i nd ex di m en s i on and order of m agni t ude,and a l so C an cont ai n all t he i n f or m at i o n i n t he r a w dat a.K ey w or ds dat a proces si ng;com m unal i t i es;st andar di zed;vari at i on0引言综合评价是依据被评价对象的过去或当前一段时间的相关信息,对被评价对象进行客观、公正、合理的全面评价。

由于来自实际的指标数据可能是各种各样的,每个评价对象又涉及多个指标,特别是对于不同类型、不同单位、不同数量级的数据存在着不可公度性,所以在一个较复杂的综合评价问题中,可能同时含有极大型指标、极小型指标、居中型指标和区间型指标.做这样的综合评价问题时,必须先将不同类型的数据做一致化处理,即通过一定的数学变换把性质、量纲各异的指标转化为可以综合的一个相对数,即对数据进行标准化。

对于数据的处理,目前很多学者已经进行了多方面的研究,并已获得了一定成果。

例如:韩中庚提出了定性数据指标的量化处理方法;@陈军才论述了同趋势化方法对综合评价的影响,并指出了适用条件;④张立军、袁能文分析与比较了各种指标一致化与无量纲化方法对综合评价结果的影响,并对有效性进行测度;④张卫华、赵铭军找到了一种“合理排序”来进行无量纲化方法的优选:@俞立平、潘云涛、武夷山根据选择标准化方法的三大原则筛选出一种正项指标标准化方法,并提出一种负项指标标准化方法;@郭亚军、易平涛构建了一种复合无量纲化方法一“极标复合法”;⑦贾明辉、华志强提出了一种新的无量纲化方法一初始化法,并讨论了这种方法的优势。

本文研究陈军才文献中的同趋势化方法对主成分和因子分析的影响,欲对另外两种适度指标(居中型和区间型)进行论证和例证,考察这两种数据处理方法对综合评价结果的影响。

另外,本文用贾明辉文献中“初始化”思想对极差法进行分析,考察极差法的性质。

1两种同趋势化方法对主成分和因子分析的影响这里的同趋势化方法均取自韩中庚文献中的方法,探求使用此方法处理后的数据间发生的变化。

1.1将居中型化为极大型弘=裂以铘TM t+raJ,警型,必s舅≤MM。

一i r a。

2“其中,膨、m。

分别为m的极大值和极小值。

命题:通过这种变换后,数据间正负相关关系的变化不确定。

证明:不妨设x为其他指标,y为居中型指标。

样本相关系数肋:墨鱼{掣。

设i=0,因为&>0,S>0,酆=0时,∑(薅一i)劬-y)= Zxy,。

只需证∑工劳与∑置锷是否同号。

即原来负相关的关系,可能变为正相关,也可能负相关,也可能变换前后关系不确定。

.‘∑"2^,V(i一-m_i):名∑"咖-mD-m l…‘^4一m。

必。

“V‘.’.简化为只需证∑x舻与Z x,劬一m。

)是否同号。

若变换前后关系不定,只要举例求证∑硼<0时,判断Zx.(y。

-m。

)与0的大小关系即可。

例证:样本数据为{(.1,1),(-2,2),(.3,3),(6,1)}时:Z xy,=8<0,Z x,①-m,)=-8<0,两者相等;样本为{(.1,1),(.2,2),(.3,3),(5,1)}时:科技创新&蛔l咖and T e chnol ogi cal I nnovat i onE x,y,=.9<0,Ex.嘞-m,)=-8<0,两者同号;样本数据为{(.1,O),(8,0),(2,.1))时:E x,y,=.2<0,Y x,(弘-m.)=7<0,两者异号。

这里只验证第一部分,同理可证第二部分。

运用这种居中型向极大型的变换方法,变换前后正负相关关系不确定。

命题成立。

1.2将区间型化为极大型对于区间型指标弦∈[ai,b,】,●M21一尘盟,Y i<ai,q1,at<Y f<6f,l一丛生,只>6f.cI其中c。

=m ax{aTm。

,膨-b.),M、m.分别为弘的极大值和极小值。

命题:运用这种区间型向极大型的变换方法,变换前后正负相关关系不确定。

证明:这里只验证第一部分,不妨设口f—m,>膨一b。

这样只需证Zx,y,与Y-x,(1一竺乇半)是否同号即可。

.∑置.(1一鱼二丝)=一∑工i.卫盟c ai--nl i只需Ex。

y,与∑五劬一m,)是否同号。

故同理,可以例证说明∑.劬<0时,Ex,劬-m,)可能大于0,也可能小于0,即说明了经过此方法的变换后,居中指标与其他指标之间的正负相关关系仍不确定。

命题成立。

综上,得到以下结论:经过对上述两种适度指标的分析:(1)这两种极大型变换会将原指标均变为非负数;(2)这两种极大型变换对极大型指标与其他指标之间的相关关系的改变不能确定。

2极差法的优良性质设变换前第f个评价对象第,个指标为X,(f-1,2,…,疗;J= 1,2,…,脚),各指标的相关系数为一,极差变换后第f个评价对象第,个指标为蛳(净1,2,---,n;J=1,2,…,m),利用“极差化”方法来消除量纲后,各指标的相关系数为‘,令M j=m ax{xu,x2j,…,粕),rnj=m i玎{Xjj,X2j,"""勘),勘=笪M j-丑m j,肋∈[o,1】。

记(蛳)的协方差矩阵为U=(蜥)一。

‘.‘蜥=亡∑◇“一两)(yH一页),剪』F/k‰=-I=甓端=志[执训mj=褊,弘2一五蜘2百言蒜2瓦F丽。

百言o‰一川2褊’类似蛎2面xj-丽m j,.‘中潞一穗卜穗]:笺l n孚D:南:陋L.M,-mJ]2(蝎一竹)‘(屿一乃)。

其中s为原始数据(勘)的地穸差。

特别的,当f=,时,‰=(疵‰)2。

因此,使用“极差化”法来消除量纲得到的新的协方差矩阵主对角元素反映出了各指标变异程度的差异信息。

吩‘2赤卞赤然后有:M广m J M}_m}这就证明了“极差化方法”的处理不改变各指标间的相关系数,保留了原始数据间的差异。

所以,“极差化”处理后数据的协方差矩阵不仅消除了指标量纲和数量级的影响,还能包含原始数据的全部信息。

因此“初始化…‘极差化”在数据标准化中是非常合理的方法。

3小结对数据进行处理时,采用不同的方法会直接影响综合评价结果与排序的准确性。

本文就两种同趋势化方法对综合评价方法的影响,以及极差法这种无量纲化方法的一些优良性质进行探讨,发现这两种同趋势化方法对综合评价方法的影响是不确定的,而“极差化”也同样具有“初始化方法”的优势,即处理后数据的协方差矩阵不仅消除了指标量纲和数量级的影响,还能包含原始数据的全部信息。

关于文中同趋势化方法对评价影响的不确定性,必须说明的是其中的例子只是为了求证变换前后相关关系的不确定性、以及对最终评价结果的影响。

这种不确定往往与样本数据有关。

但是值得一提的是,综合评价是评价者的主观行为,在每一个环节上都体现着评价者主观的意志和导向,所以在实际问题中需要评价者根据具体情况选择数据处理方法,处理方法应尽可能地简洁并具有可操作性。

总之,评价者应遵循综合评价的理论研究始终为综合评价的实践活动服务的原则。

★基金项目:2013.2014年度新疆师范大学研究生科技创新项目《运用统计方法实现S.P法的改进》注释①贾明辉,华志强.主成分分析数据处理方法探讨【J]2008.7.23(4):379—381.②韩中庚.数学建模方法及其应用(第二版)【M】.北京:高等教育出版社,2009(7).③陈军才.主成分和因子分析中指标同趋势化方法探讨【J].统计与信息论坛,2005.3.20(2):19—23.④张立军,袁能文.线性综合评价模型中指标标准化方法的比较与选择[J】统计与信息论坛,2010.8.25(8):10—15.⑤张卫华,赵铭军.指标无量纲化方法对综合评价结果可靠性的影响及其实证分析[J】.统计与信息论坛,2005.5.20(3):33-36.⑥俞立平,潘云涛.武夷山学术期刊综合评价数据标准化方法研究【J】.图书情报工作,2009.6.53(53):136.139.⑦郭亚军,易平涛.线性无量纲化方法的性质分析[J】统计研究,2008.2.25(2):93.100.。

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