归一化问题

卡洛

你好，快速矿工社区，

我目前正在研究一个集群模型。
我根据某些决定因素对不同的国家进行分类。

然而，决定因素是由不同的因素组成的(例如:决定因素:经济一体化程度由贸易自由和跨境贸易等因素组成)。决定交通基础设施的因素仅包括:LPI指数)。

我使用归一化操作符来隔离不同的尺度级别。

然而，每个决定因素(经济一体化程度和运输基础设施)的权重应该是相等的，因为一个决定因素比另一个决定因素包含更多的指标，到目前为止，它的权重过大。

我的问题是我应该如何在RapidMiner中进行，以便平等地加权每个行列式，而不必汇总行列式的各个因素。

感谢您的支持和提示。

致以最诚挚的问候，卡洛

Telcontar120

您还可以应用属性权重。看看在特征权重下的所有操作符选项。您可以使用算法方法，也可以手动设置权重。

SGolbert

嗨@Carlo

这个任务看起来很有趣，但我不明白你说的行列式是什么意思。你能进一步解释一下吗?

似乎有分类和子分类，但我还是不明白这和聚类有什么联系。

问候,

塞巴斯蒂安。

卡洛

嗨@SGolbert，

抱歉，我可能表达得有点尴尬。
总共有5个行列式，这些是准主要类别。
决定因素由不同数量的因素(子类别)组成。
我试图用两个决定因素来说明它:

• 行列式或主要范畴交通基础设施由一个因素组成，即LPI指数。

• 行列式或主要范畴需求同质性包括因素或子类购买力，市场规模和物品周转率。

为了确保每个子类别对各自的行列式具有相同的权重，我对其进行了标准化(因为购买力是在1到1000万的规模上以1到10的市场规模给出的)。
在第二步(这是我的问题)，我现在也想平衡主要类别，因为一个行列式只由一个因素组成，另一个行列式由三个因素组成，我不知道如何进行，如果你的意见，我将非常高兴。

我希望这次我解释得更好

varunm1

你好卡罗,

不确定我是否正确理解了这一点，但如果您对每个行列式的维数(属性)有问题，为什么不应用像PCA这样的降维技术?

谢谢