В чем заключаются ключевые отличия между линейным и квадратичным масштабированием данных?

Ключевые отличия между линейным и квадратичным масштабированием данных заключаются в следующем:

• Линейное масштабирование не способно нормировать основную массу данных и одновременно ограничить диапазон возможных значений этих данных. helpiks.org Его целесообразно применять, когда значения переменной относительно равномерно заполняют определённый интервал. helpiks.org
• Квадратичное масштабирование (мягкое шкалирование) нормирует основную массу данных, гарантируя, что все данные попадут в допустимый диапазон переменных. helpiks.org Такое шкалирование сильнее сжимает переменные, далёкие от среднего значения. helpiks.org

Таким образом, линейное масштабирование меняет только масштаб, а квадратичное — ещё и структуру распределения, то есть соотношение расстояний между точками. www.dmitrymakarov.ru