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发帖数: 285 | 1 正在做intern,有一个关于normalization的问题。假设在一个物理机器上有两台虚拟机
，分别有两个程序A,B同时运行，然后我测量到了一系列参数，假设为v1-vk,然后对于
不同的A和B构造一个矩阵。
A1 A2 ... An
B1 v1,v2...vk v1,v2...vk v1,v2..vk
B2
B3
B4
...
Bm
我的目的是用不同行向量(n*k维）代表不同的B，然后对不同的B1到Bm进行分类。现在
的问题是不同的行有不同的range,比如A1:v1的方差跟A2:v1,A1:v2或者A2:v2都不同，
比较距离的时候如果用euclidean或者mahattan什么的都是方差大的列占便宜。我的意
见是对每行单独进行normalize,这样每行都有相同的方差和平均值。但是跟我一组的别
人坚持说要把同样的参数放在一起normalize,比如A1:v2,A2:v2 ... An:v2要放在一次
进行一次normalize,然后再放回各个列去，理由是它们 |
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