데이터 정규화(normalization) · 데이터 정규화를 통해 노이즈를 제거하여 줄여줍니다. · 숫자 값을 지정된 범위로 다시 조정하는 방법입니다. · 데이터의 폭이 클 때 적절한 값으로 분산의 정도를 바꾸는 과정입니다. 정규화 방법 항목 설명 최소-최대 정규화 · 0~1 사이에서 데이터를 선형적인 범위로 변환합니다. · 최소 0, 최대 1로 조정 Z점수 정규화 · 평균 및 표준편차를 기반으로 조정합니다. · 데이터와 평균의 차이를 표준편차로 나눠줍니다. 소수점 배열 · 특성 값의 소수점을 이동하여 데이터 크기를 조정합니다.

정규화(Normalization) · 정의 · 목적 · 특징 · 유형 · 정규화 수준에 따른 장단점 정규화 정의 중복성을 최소화하고 정보의 일관성을 보장하기 위한 개념 정규화 목적 · 데이터 중복 배제로 데이터 관리 편의성 제고 및 자료 저장 공간의 최소화 · 데이터 모형 단순화 · 데이터 구조의 안정성 및 무결성 유지 · 속성의 배열상태 검증 · 엔터티와 속성의 누락 여부 검증 수단 · 자료검색과 추출의 효율성을 추구 정규화 특징 · 어떠한 관계구조가 바람직한 것인지, 바람직하지 못한 관계를 어떻게 분해하여야 하는지에 관한 구체적인 판단기준을 제공 · 정규화된 데이터 모델은 정확성, 일치성, 단순성, 비중복성, 안정성 보장 정규화 유형 유형 설명 제1정규화 · 반복되는 속성이나 Group 속성 제거 ·..