聚类分析标准化和不标准化的区别?

聚类分析中，标准化是将数据按比例缩放，消除量纲影响；不标准化则直接使用原始数据。标准化后各特征权重相同，适合量纲差异大的数据；不标准化保留原始数值关系，适合量纲一致的数据。

区别

标准化：通过缩放数据使不同特征具有可比性，避免某些数值大的特征主导聚类结果。例如，身高和体重单位不同，标准化后两者影响均衡。常见方法有Z-score或最小-最大缩放，适合特征范围差异大的场景，如分析客户年龄和收入。

不标准化：直接使用原始数据，保留特征的实际数值关系。适合所有特征量纲相同或差异小的数据，如同一指标的不同测量值。计算简单，但特征数值差异大时会导致聚类偏向大数值特征，如用像素值和颜色值一起分析图像。