K-Means 算法的数据归一化

Question

我想使用 K-Means 算法对我的数据进行聚类，我的数据应该被标准化我不知道哪种标准化方法更适合这个算法？ (min-max or z-transformation or decimal or...)rapid miner normalized data with z-transformation method 但是我如何使用 rapid miner 实现 min-max 标准化？或者哪种工具和方法更适合标准化数据？我应该检查我的数据是否需要标准化？怎么样？

Answer 1

正确的标准化方式取决于您的数据。

根据经验：

1. 如果所有坐标轴都测量相同的东西，归一化可能是有害的
2. 如果轴有不同的单位和非常不同的比例，那么标准化是绝对必要的（否则，您是在比较苹果和橙子）。
3. 如果您知道或假设某些属性比其他属性更重要，请考虑手动加权属性。

至于 min-max 或 z-transformation：这取决于数据的分布。 如果您有异常值，则 min-max 无法正常工作。