AI 词汇表

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个术语

最小-最大缩放

将数值线性缩放到预定义区间内，通常是[0,1]或[-1,1]。通过减去最小值然后除以分布范围来呈现数据。

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约翰逊变换

包含三个变换族(SB, SL, SU)的系统，覆盖所有可能的连续分布。自动选择适当的族并估计参数以标准化数据。

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方差稳定变换

应用导数与变量标准差成反比的函数。旨在使方差独立于均值，对于参数模型至关重要。

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弗里曼-图基变换

针对计数数据的特定变换，结合x和x+1的平方根。特别适用于稳定具有小值的泊松分布的方差。

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安斯科姆变换

具有优化加性校正的平方根函数，适用于服从泊松分布的数据。将x转换为(x + 3/8)的平方根以近似正态分布。

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威尔逊-希尔弗蒂变换

立方根变换，通过正态分布近似卡方分布。应用1/3次幂并进行校正以减少卡方分布的偏度。

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朗伯W变换

应用朗伯W函数来对称化偏态高斯分布。通过偏度和峰度参数化变换来反转高斯变形。

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费舍尔变换

相关系数的双曲正切变换以稳定其方差。将有界[-1,1]的相关分布转换为在R上近似正态的分布。

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鲁棒缩放

使用中位数和四分位距而非均值和标准差进行缩放的方法。能够抵抗异常值对基于矩的标准变换的影响。