축들 ( 115 , 120 ) 모두 에게 대략 동일 한 가중 을 부여 하 기 위해 , 데이터 값 들 은 표준 화 되 고 , 스케일링 되 고 , 또는 가중 된다 . 이 는 X 매트릭스 엔트리 와 Y 매트릭스 엔트리 모두 가 모델 에 대략 동일 하 게 기여 하 는 것 을 용이 하 게 한다 . 스케일 링 프로세스 는 소정 의 기준 ( 예 를 들 어 , 각 좌표 축 의 길이 가 동일 한 분산 으로 설정 되 어야 한다는 기준 ) 에 따라 변수 공간 에서 좌표 축 의 길이 를 조절 하 는 것 을 포함 한다 . 데이터 를 스케일링 하 기 위한 공통 기술 을 단위 분산 ( UV ) 스케일 링 또는 자동 스케일링 이 라 칭한다 . 단위 분산 스케일링 은 데이터 세트 로부터 의 특정 변수 에 대한 표준 편차 ( 예 를 들 어 , σ ) 를 계산 하 는 것 을 포함 한다 . 스케일 링 가중값 은 표준 편차 의 역 으로서 계산 된다 ( 예 를 들 어 , w = 1 / σ ) . 변수 의 각 값 은 스케일링 된 변수 를 결정 하 도록 스케일링 가중값 에 의해 승산 된다 . 데이터 매트릭스 들 내 의 모든 변수 들 이 스케일링 된 후 , 좌표 축들 ( 115 , 120 ) 의 각각 은 단위 분산 을 갖 는다 .