使用了UCI的数据集，数据本身就有16个原始属性，并且缩放到了1-15的范围内。请问这种情况下用matlab做聚类分析，还需要做属性值归一化吗，“特征”可以理解为本身具有的16个原始属性，不再需要特征提取吗？感谢解答，刚学matlab思路比较乱 TnT
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关注个人意见：是否归一化是要看你采取什么方法，比如神经网络可能需要进行归一化，但像集成学习之类的对数据不敏感，就不需要进行归一化。16个特征也不算很多，应该没必要特征提取。但也可以尝试一下看一下效果
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- 2022-03-30 10:05回答 1 已采纳 个人意见：是否归一化是要看你采取什么方法，比如神经网络可能需要进行归一化，但像集成学习之类的对数据不敏感，就不需要进行归一化。16个特征也不算很多，应该没必要特征提取。但也可以尝试一下看一下效果 ht
- 2021-10-05 19:11回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2022-01-31 20:47回答 1 已采纳 快速聚类，不需要对变量进行标准化的，但仍然推荐进行标准化。 层次聚类，必须进行标准化，因为各变量的量纲会有差异。简单的说，第一列数据的单位是 万元，第二列数据的单位是 元，如果不做标准化第一列就会被忽
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- 2023-03-03 10:05回答 8 已采纳 以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：以下是实现k-means聚类的步骤以及代码： Step 1: 读入数据到 R 语言 利用 readxl 包读取 Excel 文件里面的数据 libr
- 2021-11-08 09:09回答 1 已采纳 分类： km = KMeans(n_clusters=4) km.fit_predict(data) 分完类之后得到了聚类中心，也就是km.cluster_centers_，你可以print出来：
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- 2022-12-12 18:12stark张宇的博客 Python数据分析主要基于Pandas的Serise和DataFrame去实现，Serise和DataFrame有点像php里的数组，在数据科学里叫矩阵。把数据使用Pandas进行采样和机器学习计算，在使用Matplotlib/Seaborn来画图实现。
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