数学原始信息怎么改变

数学原始信息的改变主要通过以下方法实现，具体可分为信息加工处理和数据变换两类：

一、信息加工处理

精要法

按照信息的时间/空间特征或内容属性进行浓缩，提取核心概念、记录和实体特征，形成精炼的信息产品。

汇编法

选取原始信息中的关键篇章、事实或数据，进行有机整合排列，生成如文献选编、年鉴名录等结构化信息。

摘要法

通过摘取主要事实和数据，对原始信息进行浓缩加工，形成二次信息产品，便于快速理解核心内容。

二、数据变换方法

正态分布调整

通过统计方法（如标准化）使数据符合正态分布，满足多元统计分析对变量分布的要求。

量纲统一

消除不同变量间的量纲差异，便于后续分析和模型构建。

非线性关系线性化

利用数学变换（如对数转换）将非线性关系转化为线性关系，简化模型计算。

降维处理

通过主成分分析、因子分析等方法，用较少数量的独立变量替代原始多变量集，降低计算复杂度。

三、注意事项

数据处理需结合具体应用场景，例如统计分析侧重分布和量纲，而机器学习可能更关注降维和特征提取。

灰色数据处理（存在不确定性的数据）需采用鲁棒性强的方法，如模糊统计或贝叶斯推断。