无量纲化处理的方法(无量纲化处理的分类)
1.无量纲化处理的分类
在经济管理学中，无量抄纲化方法是综合评价步骤中的一个环节。
根据指标实际值和无量纲化结果数值的关系特征可以分为三大类：
一、直线型无量纲化方法：又包括阈值法、2113指数法、标准化方法、比重法
二、折线型无量纲化方法：凸折线型法、凹折线型法、三折线型法
三、曲线型无量纲化方法
目前常见的无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及标5261准差化方法，而最常使用的是标准化方法。但标准化方法处理后的各指标4102均值都为0，标准差都为1，它只反映了各指标之间的相互影响，在无量纲化的同时也抹杀了各指标之间变异1653程度上的差异，因此，标准化方法并不适用于多指标的综合评价中。而经过均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异，也包含各指标相互影响程度差异的信息。
2.无量纲化处理方法经常用的是标准化方法
最典型的就是0-1标准化和Z标准化，也是最常用的。
1、0-1标准化（0-1 normalization）
也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
2、Z-score 标准化（zero-mean normalization）
也叫标准差标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，也是SPSS中最为常用的标准化方法，其转化函数为：
其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。
3.指标的无量纲化处理
所谓无量纲化，2113也称为指标的规范化（或5261标准化），是通4102过数学变换消除原始指标单位及其数值数1653量级影响的过程，这是进行指标评估的前提。因此，指标有实际值和评估值两种形式。无量纲化过程就是将指标实际值转化为指标评估值的过程。地质资料社会化服务的评估指标均按照线性无量纲方法进行统一的量纲，而且在系统内一次性完成。为了改进评估方法，本部分先对无量纲化的处理方法做简要介绍。
从理论上讲，指标的无量纲化方法很多，归结起来可分为三大类：线性无量纲方法，非线性无量纲方法和定性指标的无量纲方法。
（一）线性无量纲方法
线性无量纲方法是指将指标实际值转化为不受量纲影响的指标评估值时，假定二者之间呈线性关系，指标实际值的变化引起指标评估值一个相应的比例变化。其常见的形式有阈值法、Z-score法和比值法。
1.阈值法
阈值法也称临界值法，是一种将指标实际值xi与该指标的某个阈值相对比，从而使指标实际值转化为评估值的方法。这里的阈值往往采用指标的极大值、极小值、满意值和不允许值等。其主要公式及特点等可参见表2-1，其中m为指标的观测值个数，yi为转化后的指标值，一般为评估方案的个数。
表2-1 阈值法无量纲变换
续表
2.Z-score法
即按照统计学的原理对实际指标进行标准化。
地质资料社会化服务评估研究
式中：yi为指标评估值； 为指标实际值的算术平均数； 为指标实际值；s为指标实际值的均方差， 。
3.比值法
即用指标的实际值与该指标的计划标准、历史标准或行业标准作比较，以消除指标里量纲的影响。其公式主要有两种形式：
地质资料社会化服务评估研究
（二）非线性无量纲化方法
1.折线形标准化函数
折线形标准化函数适合于事物发展呈现阶段性，指标值在不同发展阶段对事物总体水平的影响是不同的。构造折线形标准化函数与直线形不同之处在于必须找出事物发展的转折点的指标值并确定其评估值。常用的函数有以下两种类型：
(1)两折线形。采用两折线形标准化函数，指标值在不同时期其变化被赋予不同的评估值增量，分为凸折线形和凹折线形两种（图2-1）。
图2-1 两折线形标准化函数示意图
设折点的坐标值为（xm,ym）,x轴表示指标的实际值，y轴表示指标的评估值，用阈值法可以构造如下折线形（凸折线形）公式：
地质资料社会化服务评估研究
凸折线形函数的特点是前期增量大而后期增量小（以折点为界）；凹折线形函数的特点是后期增量大而前期增量小（以折点为界）。折线形函数适用于极本形和极小形指标。
图2-2 三折线形标准化函数示意图
(2)三折线形（图2-2）。三折线形标准化函数适用于：（1） 某些事物要求指标值在某些区间内变化，若超出这个区间则指标的变化对事物的总体水平几乎没有什么影响。（2） 居中型指标的标准化，即指标值过大或者过小都会对事物产生不利的影响。从理论上讲，折线形标准化方法比直线形标准化方法更符合事物发展的实际情况，但是其应用的前提是评估者必须对被评估事物有较为深刻的理解和认识，能够合理地确定出指标值的转折点及其评估值。
2.曲线形标准化函数
有些事物发展阶段的分界点不是很明显，而前中后各期发展阶段又截然不同，也就是说指标变化对事物总体水平的影响是逐渐变化的，而非突变。这种情况下，就必须采用曲线形标准化函数。常用的曲线形标准化函数及其特点见表2-2，其中，x表示指标的实际值，y表示指标的评估值。
表2-2 曲线形标准化公式
在对指标进行标准化时，要选择一种或者几种适合于评估对象性质的方法，然后分析不同的标准化方法对结论产生的影响，从而选择最合适的一种。除以上所说的常用标准化函数外，针对不同的事物可以构造更多的函数对指标进行标准化处理。
（三）定性指标的无量纲化
评估指标体系中经常包含一些定性的指标，为了和定量指标组成一个有机的评估体系，也必须对其进行标准化处理。较简单的处理方法是，首先借用主观赋权法的方法原理，对指标的不同描述进行评分，然后按指标属性特点选用标准化函数建立与定量指标相适应的指标评估值，也可以在主观评分的基础上直接计算指标评估值。
本评估指标体系中的满意度调查即采取该方法。
4.什么是无量纲处理
无量纲化（nondimensionalize 或者dimensionless）
将一个物理导出量用若干个基本量的乘方之积表示出来的表达式，称为该物理量的量纲式，简称量纲。 它是在选定了单位制之后，由基本物理量单位表达的式子。
目前常见的无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及标准差化方法，而最常使用的是标准化方法。但标准化方法处理后的各指标均值都为0，标准差都为1，它只反映了各指标之间的相互影响，在无量纲化的同时也抹杀了各指标之间变异程度上的差异，因此，标准化方法并不适用于多指标的综合评价中。而经过均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异，也包含各指标相互影响程度差异的信息。
归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。
比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分变成了纯数量了，没有量纲。
另外，微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等，有很多运算都可以如此处理，既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。
在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
归一化化定义：归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
如果是区间上的值，则可以用区间上的相对位置来归一化，即选中一个相位参考点，用相对位置和整个区间的比值或是整个区间的给定值作比值，得到一个归一化的数据，比如类似于一个概率值0<=p<=1;
如果是物理量，则一般可以统一度量衡之后归一，实在没有统一的方法，则给出一个自定义的概念来描述亦可；
如果是数值，则可以用很多常见的数学函数进行归一化，使它们之间的可比性更显然，更强，比如对数归一，指数归一，三角or反三角函数归一等，归一的目的可能是使得没有可比性的数据变得具有可比性，但又还会保持相比较的两个数据之间的相对关系，如大小关系，大的仍然大，小的仍然小，或是为了作图，原来很难在一张图上作出来，归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等；
从集合的角度来看，可以做维度的维一，即抽象化归一，把不重要的，不具可比性的集合中的元素的属性去掉，保留人们关心的那些属性，这样，本来不具有可比性的对象或是事物，就可以归一，即归为一类，然后就可以比较了，并且，人们往往喜欢用相对量来比较，比如人和牛，身高体重都没有可比性，但身高/体重的值，就可能有了可比性，人吃多少，牛吃多少，可能也没有直接的可比性，但相对于体重，或是相对于一天的各自的能量提供需要的食量，就有了可比性；这些，从数学角度来看，可以认为是把有纲量变成了无纲量了。
数据标准化方法（Data Normalization Method）
数据处理之标准化/归一化，形式上是变化表达，本质上是为了比较认识。数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。
5.什么是无量纲化
无量纲化（nondimensionalize 或者dimensionless）将一个物理导出量用若干个基本量的乘方之积表示出来的表达式，称为该物理量的量纲式，简称量纲。 它是在选定了单位制之后，由基本物理量单位表达的式子。
拼音：wú liàng gāng huà
造句：
1、将一个物理导出量用若干个基本量的乘方之积表示出来的表达式，称为该物理量的量纲式，简称量纲。
2、有量纲的物理量都可以进行无量纲化处理。
3、适合于适度指标的无量纲化
4、为什么在仿真之前要对其无量纲化？
6.无量纲化处理的释义
无量纲化处理
有量纲的物理量都可以进行将一个物理导出量用若干个基本量的乘方之积表示出来的表达式，称为该物理量的量纲式，简称量纲。 它是在选定了单位制之后，由基本物理量单位表达的式子。 有量纲的物理量都可以进行无量纲化处理 在模型编制中，用无量纲化是为了什么？怎么进行无量纲化啊？ 无量纲化出现在流体力学发展的早期，当时的数学方法和数值计算水平都很有限，为了对一些流体现象做出理论分析（如机翼和船体附近边界层的流动现象），需要将粘性流体控制方程加以简化，于是对目标流体赋予一个特征长度和特征速度。利用特征长度和特征速度（通常相对于边界层是一个较大的数）使得某些变量（如X,Y,V变成X/L《1或Y/L《1或V/U《1）这样就可以减少控制方程的变量数目。 对于边界层外的流动则采用不考虑粘性势流模型求解，无须简化。 所以说无量纲化在整个流体力学，尤其是空气动力学的发展历史中占有极为重要的地位。
7.无量纲化处理数据的作用是什么啊
直线型无量纲化方法的局限性
摘 要：在多指标综合评价的过程中，经常会遇到由于各个指标之间的单位和量级（即计量指标的数量级）不同而无法直接进行评价的问题。例如，对中小企业的人员规模、销售规模进行综合评价时，一般用“人”作为指标“人员规模”的单位，而用“万元”作为指标“销售规模”的单位。但是，如果把“销售规模”的单位改为“亿元”，那么，尽管其本质没有发生变化，但是，“销售规模”在综合评价过程中的作用相对于“人员规模”来说无疑是大大减少了，
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