1樓：晏劫自
1. 線性比例變換：指在同一比例因子的條件下，對原資料進行加減乘除等簡單運算得到的一組新資料，與原資料保持同樣的比例關係。
例如，如果原資料為[2, 4, 6, 8]，我們將每個資料乘以2，則得到新資料[4, 8, 12, 16]，它們的比例關係仍然是 極差變換：也稱為min-max標準化，指將原資料經過線性變換，使其取值範圍縮放到[0, 1]之間，公式如下：新資料 = 原資料 - 最掘敏小值) /最大值 - 最小值)其中，最小值和最大值是原資料中的最小值和最大值。
例如，如果原資料為[2, 4, 6, 8]，最小值為2，最大值為8，那麼通過極差變換得到的新資料為[0, ,1]。解釋原因：線性比例變換和極差變換都是常用於資料預處理的方法，可以讓資料更加規範、易於分析和比較。
線性比例變換可以保持資料的比例關係不變，使得資料的範圍更加大致相同，避免了因為資料量級不同而導致的誤差。而極差變換可以將資料的範圍轉化為[0,1]之間，避免了數值大小對結果的影響，同時也可以保留資料中的相對大小關係，方便進行比較分析。內容延伸：
除了線性比例變換和極差變換，還有其他常見的資料預處理方法，例如中心化、標準化、離散化等。中心化是將資料的平均值移到0點上，標準化是在中心化判枯枝的基礎上將資料縮放到標準差為1的範圍，離散化是將連續的數值變成有限個分組並用離散值代表各組的方法。這些方法可以根據資料的敗悶特點和需求進行選擇和組合，以達到更好的資料分析和建模效果。
2樓：網友
線性比例變換和極差變換都是常用的資料預處理方法，主要用於將原始資料進行處理，以便更好地進行資料分析和建模。
線性比例變換（linear proportional scaling）是一種將明簡燃原始資料進行線性變換的方法。這種變換通常用於將資料對映到乙個特定的區間範圍內，使得資料具有可比性和可讀性。線性比例變換的思咐鋒路是將原始資料縮放到乙個區間內，常見的區間包括[0, 1]、[1, 1]等，所做的改動只是將激虛原始資料進行乙個線性的對映變換，因此可以保持資料的原有比例關係。
極差變換（range normalization）則是一種將原始資料進行線性拉伸變換的方法。這種變換通常用於將資料對映到乙個特定的區間範圍內。極差變換的思路是將原始資料的取值範圍縮放到乙個特定的區間內，常見的區間包括[0, 1]、[1, 1]等。
需要注意的是，極差變換並不保持原始資料的比例關係，而是通過將資料的取值範圍進行縮放來達到的目的。
簡而言之，線性比例變換適用於需要保持資料比例關係的情況，而極差變換適用於需要將原始資料的取值範圍縮放到乙個特定的區間內的場合。
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