归一共方差英文解释翻译、归一共方差的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 normalized covariacce

分词翻译：

归的英语翻译：

go back to; return; turn over to

一的英语翻译：

a; an; each; one; per; same; single; whole; wholehearted
【医】 mon-; mono-; uni-

共方差的英语翻译：

【电】 covariance

专业解析

归一方差（Normalized Variance）是统计学中用于消除量纲影响的数据标准化方法，其核心是将原始数据集的方差调整为1，便于不同量纲或量级的数据集进行比较和建模。在汉英词典中，该术语对应英文翻译为"normalized variance"或"unit variance"，常见于机器学习和信号处理领域。

从数学定义角度，假设原始数据集为(X)，其方差计算为： $$ sigma = frac{1}{n}sum_{i=1}^{n}(xi - mu) $$ 归一方差通过线性变换实现： $$ X{text{norm}} = frac{X}{sigma} $$ 该操作使新数据集的方差满足： $$ sigma_{text{norm}} = 1 $$

该方法在特征工程中具有重要作用，特别是在支持向量机（SVM）和主成分分析（PCA）等算法中，可有效防止大范围数值特征对模型产生过度影响。IEEE标准文献指出，在信号去噪场景中，方差归一化能提升信噪比测量精度达15%-20%。

实际应用时需注意：

对离群值敏感，建议先进行异常值处理
时序数据需分段处理防止信息泄露
与均值中心化常配合使用，构成z-score标准化
图像处理中可与像素值缩放到区间结合使用

该方法的局限性体现在对非线性关系的处理能力较弱，此时可考虑结合分位数变换等非线性标准化方法。最新研究显示，在深度神经网络中采用自适应归一方差策略，可使模型收敛速度提升约30%。

网络扩展解释

“归一共方差”这一术语可能为表述误差，正确概念应为“方差归一化”（Variance Normalization）或“归一化方差”。以下是详细解释：

一、基本定义

方差归一化是数据预处理技术的一种，目的是消除数据量纲差异，使其符合均值为0、方差为1的标准正态分布。核心公式为： $$ x_{text{norm}} = frac{x - mu}{sigma} $$ 其中，$mu$为均值，$sigma$为方差。

二、实施步骤

零均值化：将每个数据点减去数据集的均值。
方差缩放：将零均值后的数据除以数据集的标准差（即方差平方根）。

三、应用场景

机器学习模型训练：如K近邻算法中，避免高量纲特征主导模型（如提到数据存在极端值时）。
加速优化过程：梯度下降等算法在归一化后更易收敛（指出可减少初始点随机性影响）。

四、作用与意义

消除量纲差异：使不同特征具有可比性，例如身高（米）和体重（千克）的数值范围差异。
提升模型稳健性：减少过拟合或欠拟合风险（提到避免算法决策偏差）。

补充说明

“归一化”在部分文献中也指线性缩放至区间的方法（如提到的线性函数归一化），需根据具体公式区分。

如需进一步了解数学推导或代码实现，可参考、3、4的完整内容。