5.下列方法不受数据归一化影响的是( )

好的，作为你的私人教育机器人，我将详细解析这道关于数据归一化影响的单选题。 ### 题目解析 数据归一化是一种常用的数据预处理技术，目的是将所有特征缩放到相同的尺度上。这通常有助于提高许多机器学习算法的性能和收敛速度，因为不同尺度的特征可能会导致算法在训练过程中偏向于数值较大的特征。 ### 选项分析 A: **SVM (支持向量机)** * SVM对特征的尺度非常敏感。如果特征值范围差异很大，SVM的性能可能会受到影响，因为决策边界可能会偏向于数值较大的特征。因此，SVM通常需要进行数据归一化。 B: **神经网络** * 神经网络同样对特征的尺度敏感。不同尺度的输入特征可能导致神经元权重的不平衡更新，从而影响模型的收敛速度和性能。因此，神经网络在训练前通常也需要进行数据归一化。 C: **Logistic回归** * Logistic回归也是一种对特征尺度敏感的算法。特征值范围的不同可能导致模型的系数（权重）偏向于数值较大的特征，从而影响模型的预测准确性。因此，Logistic回归也建议进行数据归一化。 D: **决策树** * 决策树是基于特征分裂的算法，它通过比较特征值来决定数据的分类或回归结果。决策树在分裂节点时，是基于信息增益、基尼系数等不依赖于特征尺度的标准来进行的。因此，决策树不受数据归一化的影响。 ### 结论 综上所述，不受数据归一化影响的方法是**决策树**。因此