去均值中心化

『壹』 主成分分析PCA算法：为什么要对数据矩阵进行均值化

个人觉得 去均值化是为了方面后面的协方差，去均值化后各维度均值为零，
协方差中的均值也就是零了，方便求解。

具体，假设矩阵A去中心化后得到B，那么B的协方差就是B*B的转置

『贰』 SPSS中心化到底是减去什么的均值

是的，减去该项目对应的个案的均值
然后用中心化之后的数据来做回归，不是中心化又加总

『叁』 统计学里面的中心化是什么意思知乎

所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。
例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0。数据中心化是为了消除量纲对数据结构的影响，因为不同变量之间单位不一样，会造成各种统计量的偏误。

『肆』 spss中，变量去中心化是变量减去该变量的均值，那么zscore又是什么呢

中心化是减去均值，Z分数是再除以标准差，二者都是中心化的方法。

『伍』 怎么进行去中心化处理

根据侯杰泰的话：所谓中心化， 是指变量减去它的均值（即数学期望值）。对于样本数据，将一个变量的每个观测值减去该变量的样本平均值，变换后的变量就是中心化的。
对于你的问题，应是每个测量值减去均值。

『陆』 中心化移动平均值怎么算四项中心化移动平均值是什么意思

假设2000年有四个季度某商品其销售量为25、32、37、26。2001年分别为30、38、42、30。则其中心化移动平均值（CMA）＝前四个季度的平均值（25＋32＋37＋26）／4加上接下来的四个季度的平均值（32＋37＋26＋30）／4最后再将以上求出的值求平均值即可，其余季度的中心化平均值求法与之一致。对于求四季度开始的一年的前两个季度是没有CMA的，最后一年的后两个季度也是没有CMA的。

『柒』 何为数据要中心化和标准化其目的是什么

数据标准化是指：数值减去均值，再除以标准差。

数据中心化是指：变量减去它的均值。

数据中心化和标准化在回归分析中的意义是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。

『捌』 在数学中，什么是中心化 标准化 归一化

中心化：一组数据的每个值减去它们的均值
标准化：一组数据的每个值减去它们的均值再除以它们的标准差
归一化：一组数据的每个值除以它们的标准差

不同类型的数据均值不同，方差也不同。
比如100米成绩和马拉松成绩，没法相互比较。
进行这种变换后便于比较，也方便制作指标。

『玖』 怎样才能把样本中心化是每个元素都减去均值吗

对的，将样本中每一个元素都减去样本的均值。 中心化的意思其实是使样本数据在零点附近波动。