临床医学数据标准化的几种方法
2012-11-14 MedSci MedSci原创
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。 其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上,常见的数据归一化的方法有: min-max标准化(Min-max normalization)
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。 其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上,常见的数据归一化的方法有: min-max标准化(Min-max 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。 log函数转换 通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法如下: 看了下网上很多介绍都是x*=log10(x),其实是有问题的,这个结果并非一定落到[0,1]区间上,应该还要除以log10(max),max为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。 atan函数转换 用反正切函数也可以实现数据的归一化: 使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为
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在此留言
非常感学,很实用
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太有用了!终于在medsci上找到
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很有用的啊,也算作临床研究的基础知识吧
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#标准化#
65
很实用啊
184
刚进来,看看再说。
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非常感谢,要是要是能和统计学软件结合起来阐述一下可能会更有用
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非常感谢,要是要是能和统计学软件结合起来阐述一下可能会更有用
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感谢 正需要
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