數(shù)據(jù)規(guī)范化名詞解釋?zhuān)繎?yīng)用程序過(guò)程中的數(shù)據(jù)相對(duì)復(fù)雜。為了能夠更好的應(yīng)用數(shù)據(jù)，需要對(duì)格式進(jìn)行安排，以備不時(shí)之需。它簡(jiǎn)稱(chēng)為數(shù)據(jù)規(guī)范化。數(shù)據(jù)規(guī)范化是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基本操作。實(shí)際上，數(shù)據(jù)中不同特征的維度可能不一

數(shù)據(jù)規(guī)范化名詞解釋?zhuān)?/h2>

應(yīng)用程序過(guò)程中的數(shù)據(jù)相對(duì)復(fù)雜。為了能夠更好的應(yīng)用數(shù)據(jù)，需要對(duì)格式進(jìn)行安排，以備不時(shí)之需。它簡(jiǎn)稱(chēng)為數(shù)據(jù)規(guī)范化。數(shù)據(jù)規(guī)范化是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基本操作。實(shí)際上，數(shù)據(jù)中不同特征的維度可能不一致，值之間的差異可能非常大。如果不進(jìn)行處理，可能會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。因此，有必要按一定比例對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放，使其落在某一特定區(qū)域進(jìn)行綜合分析。特別是對(duì)于基于距離的挖掘方法，建模前必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，如SVM、KNN、K-means、聚類(lèi)等。

理解什么是數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)范化？

規(guī)范化是有效組織數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的過(guò)程。規(guī)范化過(guò)程的兩個(gè)主要目的是：消除冗余數(shù)據(jù)（例如將相同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)表中）和確保數(shù)據(jù)依賴(lài)關(guān)系處于有效狀態(tài)（相關(guān)數(shù)據(jù)僅存儲(chǔ)在一個(gè)表中）。這兩個(gè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)是非常有意義的，因?yàn)樗梢詼p少數(shù)據(jù)庫(kù)和表的空間消耗，保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的一致性和邏輯性。

國(guó)際數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)制定了一系列建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)必須遵循的特殊規(guī)則，以確保數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)化。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，這個(gè)規(guī)則是一個(gè)范例。在數(shù)據(jù)庫(kù)世界中，不同層次的范式是用數(shù)字來(lái)定義的，從低到高可分為五種類(lèi)型：第一范式（簡(jiǎn)稱(chēng)1NF）、第二范式（簡(jiǎn)稱(chēng)2NF）、第三范式（簡(jiǎn)稱(chēng)3NF）、第四范式（簡(jiǎn)稱(chēng)4NF）和第五范式（簡(jiǎn)稱(chēng)5NF）。第一種范式需要滿(mǎn)足最低的需求，第二種范式在第一種范式的基礎(chǔ)上增加了更多的需求，依此類(lèi)推。在實(shí)際應(yīng)用中，最常見(jiàn)的是第一范式、第二范式和第三范式