Skalariseerimine
Skalariseerimine on protsess, mille käigus antakse kvantitatiivsele andmele või mõõtmisele uus, sageli skaleeritud vahemik. Seda kasutatakse laialdaselt mitmesugustes valdkondades, sealhulgas masinõppes, statistikas ja andmeanalüüsis, et muuta andmed sobivamaks konkreetsete algoritmide või mudelite jaoks. Peamine eesmärk on tagada, et erineva skaalaga tunnused ei mõjutaks ebaproportsionaalselt analüüsi tulemusi.
Üks levinumaid skalariseerimise meetodeid on normaliseerimine, kus andmed muudetakse vahemikku [0, 1]. Teine levinud meetod on
Skalariseerimist rakendatakse sageli enne masinõppe algoritmide nagu k-lähima naabri, tugivektorite masinate või närvivõrkude kasutamist. Paljud optimeerimisalgoritmid,
Samuti on oluline märkida, et skalariseerimine võib mõjutada andmete jaotust, seega on oluline valida sobiv meetod