在K-均值算法中，需要对数据进行标准化处理是因为数据在不同的尺度下具有不同的变化幅度，这样会影响到距离的计算和聚类结果的准确度。例如，如果有两个特征变量，一个变量值在1000附近，而另一个变量值在0.01附近，那么这两个变量在K-均值算法中的贡献程度将不同，而实际上它们对于聚类结果的影响应该是相等的。因此，对数据进行标准化处理即将不同特征变量的数据尺度调整到同一级别，以便更公正地计算距离，并使聚类结果更准确。
为什么在K-均值算法中需要对数据进行标准化处理？
在K-均值算法中，需要对数据进行标准化处理是因为数据在不同的尺度下具有不同的变化幅度，这样会影响到距离的计算和聚类结果的准确度。例如，如果有两个特征变量，一个变量值在1000附近，而另一个变量值在0.01附近，那么这两个变量在K-均值算法中的贡献程度将不同，而实际上它们对于聚类结果的影响应该是相等的。因此，对数据进行标准化处理即将不同特征变量的数据尺度调整到同一级别，以便更公正地计算距离，并使聚类结果更准确。
提问时间：2023-06-13 10:18:46
编辑时间：2023-06-13 10:18:48
提问者：
蒹葭苍苍
-
7回答时间：2023-06-13 10:18:52
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