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文档简介

1、数据标准化方法1答：量纲（就是单位）不同的量相加是没有意义的。不加处理就将两个不同量纲的量相加这是数学建模的大忌！问题1：将一个人的体重和身高相加在一起有无什么意义？2答：通常考虑加法模型和乘法模型。乘法模型在这里不太适合，故考虑加法模型，一般采用加权组合的方式，即 ，这里 ，但是这样就犯了一个严重的错误。 因此需要先对进行预处理无量纲化，也就是数据标准化方法。问题2：如何将一个人的体重G和身高H这两个指标综合为一个指标用以评价一个人身材？ 3（1）规范化方法对序列 进行变换： 则新序列 且无量纲。一般的数据需要时都可以考虑先进行规范化处理。 数据标准化方法主要有以下三种：4（2）正规化方法对

2、序列 进行变换： ，这里 则新序列 的均值为0，而方差为1，且无量纲。数据标准化方法主要有以下三种：5（3）归一化方法对正项序列 进行变换： 则新序列 且无量纲，并且显然有 。归一化方法在确定权重时经常用到。数据标准化方法主要有以下三种：6 针对实际情况，也可能有其他一些量化方法，或者要综合使用多种方法，总之最后的结果都是无量纲化。7若 ，用上述三种方法标准化数据？x1x2x31238常用线性化方法（lingo编程中使用）9（1）变量 或 在Lingo中如何表示？（2）一般分段函数的线性化方法。（3）线性约束条件共有n个：写出任取k 个进入模型的方法。10（4）两个0-1变量的乘积如何线性化表示？，一般地，n个0-1变量的乘积如何线性化表示？（5）记 （ 为0-

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