数据中心化和标准化

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一、何为数据要中心化和标准化?其目的是什么?

数据归一化的意思是：数值减去均值，除以标准差。

数据中心化意味着：减少变量的均值。

回归分析中数据集中和标准化的重要性是消除因维度不同、自变或数值差异过大而引起的误差。

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二、SPSS实例：[8]如何将数据中心化中心化和归一化数据的区别是对原始数据进行减法，标准化是对原始数据进行减法和微分，其中数据以0为均值，以1为标准数据。一遍又一遍，好，闲话少说，言归正传。注意：本文使用归一化来快速找到中心性，因为归一化本身可以使均值为0，但在某些情况下归一化无法替代中心性，所以不能使用此方法。你可以看一下很久以前写的【数据中心手册操作】。
打开数据并在菜单中执行：分析师-描述性统计-描述性
打开一个对话框并选择要标准化的变量，例如我们使用的变量是年龄。然后点击添加按钮
记得勾选如的保存项
点击确定按钮开始运行
结果过程中会提示你查看变量视图。附加变量你会看到有zage，它实际上是在原来的变量名前面加了一个Z
我们可以看到新添加的变量列在中间。带有0和1标准差
如果使用语法，我们需要输入以下命令。