[发明专利]一种基于分类的数据标准化方法

权利要求书

1.一种基于分类的数据标准化方法，包括以下步骤：首先，采用机器学习中典型的分类算法构建分类模型库；然后,选取不同的分类模型对这组新数据集分别进行分类和预测；最后根据不同数据集特点采取不同的数据标准化方法。

2.根据权利要求1所述的数据标准化方法，其特征在于，所述分类算法来构建分类模型库,包括C4.5、K近邻、朴素贝叶斯和RIPPER四种基本模型，以及AdaBoost和Bagging两种集成模型。

3.根据权利要求1所述的数据标准化方法，其特征在于，所述分类模型对数据集进行预测是指通过分类模型库中选取待评价的分类模型,并将每个数据集分别进行分类和预测,并采用AUC指标来评价各个分类模型的预测结果。

4.根据权利要求1所述的数据标准化方法，其特征在于，所述数据标准化方法是根据以下方式处理：对于在0-1之间的数据集采用反正切函数，对于不断有新数据加入的集合，采用极差标准化；对于最大值最小值未知的集合使用z-score标准化；对于分散程度较高的集合采用倒数一致化标准化；对于文本信息则适用统一格式。