[問題] 將不同的scale標準化的方法？

[adu (^_^)]

有一群資料，每個資料點都有(a, b, c, d)等不同的特徵值，都是連續性數值

我想將此群資料做分群，不過a,b,c,d的scale都不同，有的range在1~100,有的1~5

如果在分群時要將a,b,c,d的重要性一致

直接除上range的最大值對嗎？還是有依資料型態做標準化的方法呢

還請板大指教.

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) 
◆ From: 140.113.197.14
推 mrk:Z轉換?
推 hotno:log
→ adu:印象中有一套流程是先用某種方法，之後做常態檢定...
→ adu:跟這個有關係嗎？
→ adu:我了解了:p  謝謝回應~
→ yhliu:沒有關係吧?
→ yhliu:為做分群時避免因 scale 不同導致重要性失衡, 化成 z-score
→ yhliu:(與常態其實毫不相干!) 可能是一個常用的方法; 或在計算距離
→ yhliu:時採 Mahalanobis distance, 不僅相當於單變數做 z-score 變
→ yhliu:換, 並且考慮了變數間的相關.
→ adu:謝謝老師！　老師提供的訊息對我很重要，現在正好遇到.
→ sneak: 跟這個有關係嗎？ http://yofuk.com