R中的分位数归一化

是一种数据预处理技术，用于将数据转换为特定分布范围内的值。它通过计算数据的分位数来实现归一化，使得数据在0到1之间分布。

分位数归一化的步骤如下：

1. 计算数据的分位数，常用的分位数有25%、50%和75%。
2. 将数据中小于25%分位数的值替换为0，大于75%分位数的值替换为1。
3. 对于介于25%和75%之间的值，根据其在这个范围内的相对位置进行线性插值，得到0到1之间的归一化值。

分位数归一化的优势在于：

1. 保留了数据的相对顺序关系，不改变数据的排序。
2. 对于存在极端值或离群值的数据，分位数归一化能够有效地将其限制在0到1的范围内，避免对模型产生过大的影响。
3. 适用于大部分数据分布情况，不受数据分布形态的影响。

分位数归一化在各种数据分析和机器学习任务中都有广泛的应用场景，例如聚类分析、回归分析、分类算法等。

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