五种数据预处理方法，第一线性变换，其中包含了效益型属性以及成本型属性。最开始需要进行原始的决策，然后再过多到变换后的决策，两种属性的最优属性值和最差属性值都不一样。如果是效益型的属性，最差的属性值不一定是0，但是最优的属性值是1。如果是成本型的属性，那么最优的属性值不一定是1，但是最差的属性值是0。第二标准0-1变换。第三区间型属性的变换。第四向量规范化。这种处理方法不管是成本还是效益型的属性，变幻的方式都是一样的。第五标准化处理。这手机运用的过程中，如果变量不一样的话，测量单位也是不同的，这个时候每个变量就会有一样的表现力，这种情况下就会进行标准化的处理。

五种数据预处理方法-风君雪科技博客