典型相關分析前是否要將數據標準化？，it 沒有必要。數據標準化的目的有兩個:1)計算機大規模使用之前，都是手工計算，不容易出錯；使用計算后，數據標準化后可以節省機時。現在計算機的速度已經很高了，沒有

典型相關分析前是否要將數據標準化？

數據標準化的目的有兩個:1)計算機大規模使用之前，都是手工計算，不容易出錯；使用計算后，數據標準化后可以節省機時。現在計算機的速度已經很高了，沒有必要進行標準化。2)標準化后，結果更直觀。在今天 的計算機開發，它就像你希望的那樣直觀，只是一個命令。結論:無論數據是否標準化，典型相關分析的結果是一致的。

spss為什么要對數據進行標準化處理？

不是，數據標準化的目的是統一變量的單位(不適用于不同單位的變量之間的直接統計分析，標準化使所有變量的單位統一為sd)。我們用SPSS做主成分分析時，默認使用變量的相關矩陣進行運算，相關系數是一個標準化的統計量，也就是說主成分分析的過程已經包含了標準化的過程，不需要再對數據進行標準化。

spss求相關系數時它自己首先進行標準化處理嗎？

協方差可以用來表示變量之間共同變化的程度，相關系數是協方差標準化后得到的統計量。

spss求相關系數時它自己首先進行標準化處理嗎？

數據處理時，為什么通常進行標準化處理？

為什么要標準化數據？

在現實生活中，一個目標變量(Y)可以被認為是受到多個特征變量(X)的影響和控制，因此這些特征變量的維數和數值順序會有所不同，例如x1 =10000，x2 = 1，x3 = 0.5，可以清楚地看到特征x1，x2，x3之間存在維數差距；

x1對目標變量的影響會大于x2和x3(可以說目標變量受x1控制，但x2和x3的影響相對較小，一旦x1的值出現問題，會直接影響目標變量的預測，如果目標變量的預測值被x1壟斷，會出現高風險預測)，而通過標準化， 可以使不同的特征變量具有相同的尺度(也就是說，將特征的值控制在一定的范圍內)，從而可以用多個相同大小的特征變量來控制目標變量，這樣，在使用梯度下降法學習參數時，不同的特征對參數的影響是相同的。 比如在訓練神經網絡的過程中，可以通過標準化數據來加速權值參數的收斂。

簡而言之，數據標準化的目的就是消除特征之間的差異，讓特征全心全意地學習權重。

從(1)我們可以知道，當原始數據不同維度的特征尺度(單位)不一致時，就需要一個標準化的步驟。突然對數據進行預處理，否則不需要對數據進行標準化。