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1.数据清洗 2.聚类 3.逻辑回归 4.PCA降维 5.SVM支持向量机 这份压缩包涵盖了多个数据科学和机器学习领域的关键工具和技术，为数据分析和建模提供了强大的支持。在这个信息的宇宙中，我们可以发现一系列的宝藏，包括数据清洗的魔法、聚类的智慧、逻辑回归的推理、PCA降维的神秘和SVM支持向量机的力量。 首先，数据清洗是这份宝藏中的第一个星辰。它是数据科学的入口，通过神奇的数据处理手段，可以发掘、纠正和去除数据中的不准确、不完整或无效的信息。在这个压缩包中，数据清洗的魔法涵盖了各种情况，如处理缺失值、消除重复记录、格式规范化等。这个工具让数据焕发新生，为后续的分析和建模创造了纯净的舞台。 其次，聚类是这份宝藏的璀璨明珠。在这个信息宇宙中，聚类技术能够将数据分组，找到其中的潜在模式和相似性。它是数据中的探险者，帮助我们在海量信息中发现隐藏的结构和规律。在压缩包中，聚类技术为我们提供了一把探索数据空间的钥匙，使我们能够更好地理解数据的本质。 第三颗星星是逻辑回归的推理之星。在这个宇宙中，逻辑回归是一种强大的预测工具，通过对已知数据进行分析，预测未知数据的可能性。这个工具为我们揭示了

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数据标准化（Normalization）是指：将数据按照一定的比例进行缩放，使其落入一个特定的小区间。 为什么要进行数据标准化呢？ 去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同量级、不同单位或不同范围的数据转化为统一的标准数值，以便进行比较分析和加权。 通过手写Python代码对海伦约会对象数据集完成数据标准化归一化的预处理。 其中包含： （1）Min-Max标准化 （2）Z-Score标准化 （3）小数定标标准化 （4）均值归一化法 （5）向量归一化 （6）指数转换