数据挖掘技术标准化研究

数据挖掘与标准化进程采用CRISP-DM标准（跨行业数据挖掘标准过程），结合XML和数据预处理，整合了SOAP（简单对象访问协议）、数据库与系统互操作的标准，同时支持PMML（预测模型标记语言）和OLE DB For Data Mining。这些技术构建了基于API接口的数据挖掘系统。

在Matlab中运行的灰度标准化程序，能够有效展示处理后的结果。

此函数提供标准化坐标，用于对数功能缩放轴中的二维xy图（如plot、semilogx、semilogy和log图）。

图像压缩技术与标准化 图像压缩算法通过减少图像数据量，实现高效的图像存储和传输。国际上制定了多项图像压缩标准，以确保不同设备和软件之间的兼容性，促进图像信息的便捷共享。这些标准定义了图像压缩的编码和解码方法，以及相关的技术规范。

距离计算在数据挖掘中是一项核心任务，常用的方法包括欧氏距离、曼哈顿距离（又称绝对距离）以及明考斯基距离。这些方法通过标准化处理后，能有效评估对象之间的相似性与差异性。

数据里的归一化操作，是真的蛮关键的一步，尤其你搞机器学习的，肯定绕不开。文档里的内容覆盖挺全，从min-max到z-score，再到怎么多指标、怎么单位量纲问题，讲得都比较实在。像你在训练Neural Network或者SVM的时候，归一化一下，不仅能提升模型表现，还能防止那些稀奇古怪的数据把你模型搞炸了。举个例子，如果你某个特征是 0 到 10000，另一个才 0 到 1，不做归一化，训练过程基本上就是让“大值”统治全场。用min-max直接把它们都压缩到[0,1]，是不是感觉清爽多了？哦对了，像Decision Tree这些模型其实不用太在意归一化，它们对数据分布没那么敏感。但要是你跑SG

如果您对数据库标准化手册感兴趣，可以下载查阅。

基于 OMOP 模型的 FAERS 数据库标准化和挖掘，挺有意思的一份资料。尤其你如果常跟医疗数据打交道，会觉得这东西还挺实用。用 OMOP 模型搞标准化，能把那些杂乱无章的 FDA 不良反应报告数据整理得比较干净，接下来做挖掘就顺手多了。 FAERS 的原始数据格式其实挺难搞的，字段乱、命名也不统一，用来建模效率低。用 OMOP CDM 来规范字段和表结构，等于先打扫了一遍卫生，后面时也更方便，比如跑个药品-不良反应的联动，速度就快不少。 配套参考的文献资源也蛮丰富的，像数据挖掘技术标准化研究和数据标准化归一化操作指南，内容都挺对口。如果你平时做模型训练或者数据库迁移，也能从这些思路里借点灵

这是两种用于MATLAB的数据集标准化代码，将其作为.m文件直接复制到MATLAB中即可使用。